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Enregistrement W7133275054

Gully Marine Protected Area Monitoring : Fish and Fishery Resources

2023· other· en· W7133275054 sur OpenAlexaff
Trevor J. Kenchington

Notice bibliographique

RevueFederal Open Science Repository of Canada / Le Dépôt fédéral de science ouverte du Canada · 2023
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensGovernment of CanadaBedford Institute of OceanographyFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHalibutSampling (signal processing)Baseline (sea)BiodiversityFish <Actinopterygii>Survey data collectionHabitatSurvey methodology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Of four Indicators proposed in 2010 for monitoring the fish of the Gully MPA, only one that utilizes data from on-going halibut surveys has been implemented. Those data suggest that the ecosystems have been broadly stable since 1998, though subject to regional trends in some species – Atlantic Halibut itself perhaps increasing by about 5% per year. It is recommended that routine sampling continue on the one fixed station of the Halibut survey that falls within the MPA, while more attention be paid to setting the gear at a constant depth. Since 2015, regular Snow Crab trawl surveys have included ten fixed stations around the shallow margins of The Gully. To date, the resulting time series are too short for any conclusions to be drawn but emerging trends suggest that the data may have future value in MPA monitoring, if the surveys continue to work the ten stations. Closer control of the seasonal timing of the sampling there would be an advantage. In contrast, the existing data from stratified-random groundfish-trawl surveys, which have been on-going since 1970, have no value in MPA monitoring. Artifacts arising from the broad variety of depths sampled in different years obscure any temporal trends. Those data are nevertheless summarized here for their contribution to understanding of the biodiversity of The Gully. Lastly, midwater-trawl surveys during 2007–10 have generated data that could provide a quantitative baseline for future monitoring of the micronekton in the MPA but no further sampling has been attempted during the past decade.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,806
Score d'incertitude au seuil0,385

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,212 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2023
Routes d'admission1
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