MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7133289797

Advice on a monitoring program for redside dace

2023· other· en· W7133289797 sur OpenAlexaboutno aff
Fisheries and Oceans Canada, Pêches et Océans Canada

Notice bibliographique

RevueFederal Open Science Repository of Canada / Le Dépôt fédéral de science ouverte du Canada · 2023
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSampling (signal processing)Sampling designScale (ratio)ImperfectSample (material)Range (aeronautics)Adaptive managementEvent (particle physics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Redside Dace, a species listed as Endangered under the Species at Risk Act, has experienced severe declines throughout its Canadian range over the past 30 years. Federal and provincial recovery strategies indicate that the development of a long-term monitoring program to inform recovery and management decisions is a high priority recovery action. Distribution- and abundance-based indicators should be chosen to allow Redside Dace to be assessed relative to management objectives. Failure to clearly specify monitoring program objectives can lead to poor study design and an inability to understand the conservation status of the species or the influence of threats and recovery measures. The ability to detect changes through time is contingent on the application of a standardized monitoring approach. Monitoring design can include several spatial scales (site-level, sub-watershed, population, Canadian range). The choice of sampling scale is dependent on management objectives. Measuring the distribution and abundance of Redside Dace can be biased by imperfect detection, which is the failure to detect the species despite its occurrence. Field sampling design based on repeated surveys, and related modelling approaches, exist to account for imperfect detection. Addressing imperfect detection will improve upon previous guidance for monitoring Redside Dace. The ability to detect changes in distribution (occupancy) or trends through time is contingent on sampling efficiency, the occurrence of the species, the number of sampling sites, and the frequency of sampling. Many sites are required to detect small changes in occupancy; whereas, fewer sites are needed to detect large changes. Improved sampling efficiency will reduce effort requirements. Greater confidence in monitoring results will require increased sampling effort. Several gears exist to detect Redside Dace. Improvements to sampling design advice will require further evaluation of detection probability and harm imposed by each gear.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,943
Score d'incertitude au seuil0,265

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0790,019

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,263 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFederal Open Science Repository of Canada / Le Dépôt fédéral de science ouverte du CanadaTravaux en français237 207