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Enregistrement W7133280493

Preliminary estimates of annual capelin consumption by Atlantic cod and Greenland halibut

2022· other· en· W7133280493 sur OpenAlexaff
Jordan Ouellette-Plante, Hugues P.‏ Benoît, Stéphane Plourde, Denis Chabot

Notice bibliographique

RevueFederal Open Science Repository of Canada / Le Dépôt fédéral de science ouverte du Canada · 2022
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCapelinHalibutForage fishPopulationPredationAtlantic codMallotus
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In order to obtain a fishery-independent index covering a significant portion of the Gulf of St. Lawrence (GSL, NAFO Divisions 4RST) capelin (Mallotus spp.) stock area, the stomach contents of Atlantic cod (Gadus morhua) and Greenland halibut (Reinhardtius hippoglossoides) collected during the summer nGSL multispecies survey were examined. Using a bioenergetics approach, it was estimated that annual capelin consumption by the two predators continued to be higher than the commercial landings recorded for the GSL. These results support those obtained from previously published ecosystem models. All length classes combined, the percentage of capelin in the mean stomach contents of Atlantic cod shows greater interannual variation compared to the stomach contents of Greenland halibut. The use of capelin by Greenland halibut more closely reflected changes in the average number of capelin caught per tow in the nGSL multispecies surveys in years for which fish stomachs were available. However, several sources of uncertainty were raised regarding the stomach content data used and some of the assumptions in the methodology, and the need to collect samples at other times of the year was pointed out. Since capelin is one of the major forage species in the GSL, considering the population patterns of its predators and assessing their consumption of capelin would be additional aspects of interest to include in the assessment of this species.

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 enseignants0,712
Score d'incertitude au seuil0,573

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,222 · 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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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