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Enregistrement W7126851812

Final Report to the Yukon River Drainage Fisheries Association (YRDFA) YRDFA Contract Number: 04-001; Financial Coding; #4 NRDA, Obj. 1

2003· report· W7126851812 sur OpenAlexaboutno aff
Katherine W. Myers, Robert 1599-1658 artista Walker, Janet L. Armstrong, Nancy D. Davis

Notice bibliographique

RevueResearchWorks at the University of Washington (University of Washington) · 2003
Typereport
Langue
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBycatchChinook windGroundfishOncorhynchusFish <Actinopterygii>
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Record low runs of chinook salmon to the Yukon River in the late 1990s intensified concerns about salmon bycatch by U.S. groundfish fisheries in the eastern Bering Sea and Aleutian Islands (BSAI). We estimated the bycatch of Yukon River chinook salmon by the BSAI groundfish fisheries in 1997-1999, and evaluated the effect of the BSAI bycatch on Yukon River fisheries and resources. Estimated interceptions of Yukon River chinook salmon by the BSAI fisheries were 7,266 fish in 1997, 8,908 fish in 1998, and 3,074 fish in 1999. Adult equivalent (AEQ) bycatch estimates were 6,522 fish in 1997, 7,510 fish in 1998, and 2,721 fish in 1999. The AEQ bycatch was equal to 1-4% of the minimum run, 12-51% of the minimum (lower river) escapement, 10-38% of upper river (Canadian) escapement, 3-35% of the Alaska commercial catch, 6-9% of the Alaska subsistence catch, or 22-84% of the Canadian catch of chinook salmon in the Yukon River in 1997-2000. We conclude that in years when chinook salmon runs are low, even relatively low incidental catches of salmon by non-target marine fisheries may reduce local utilization of chinook salmon

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,030
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Science ouverte, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Science ouverte, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,307
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0300,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,004
Bibliométrie0,0020,006
Études des sciences et des technologies0,0130,008
Communication savante0,0010,004
Science ouverte0,0110,009
Intégrité de la recherche0,0040,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,004

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,221 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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