Protocole d’échantillonnage de l’étude au filet maillant indépendante des pêches (EFMIP) utilisé pour étudier l’écologie plurispécifique dans le Grand lac des Esclaves, Territoires du Nord-Ouest, Canada
Bibliographic record
Abstract
Les filets maillants sont parmi les dispositifs les plus utilisés pour capturer le poisson à des fins tant scientifiques que commerciales. Les avantages de base d’un ensemble de filets maillants comprennent la capacité de capturer un large éventail de tailles et d’espèces, la flexibilité d’installation dans diverses combinaisons de panneaux à différents maillages et la facilité d’utilisation. Il existe peu de protocoles d’échantillonnage détaillés précisant le maillage et la dimension des filets maillants, le calendrier d’échantillonnage, le prélèvement des échantillons et l’assurance de la qualité des données pour l’exploration scientifique indépendante des pêches à l’aide d’un ensemble de filets maillants. L’objectif de ce document est de décrire un protocole standard d’échantillonnage au moyen d’un ensemble de filets maillants dans le cadre d’une étude indépendante des pêches qui vise à étudier quantitativement la richesse des espèces, l’abondance particulière à chaque espèce et les indices de la biomasse, analogues aux captures par unité d’effort (CPUE), la structure des populations et la dynamique des communautés plurispécifiques dans le Grand lac des Esclaves, un grand lac boréal situé dans les Territoires du Nord-Ouest, au Canada. Pour réaliser l’étude au filet maillant indépendante des pêches (EFMIP), on a utilisé un ensemble de filets maillants de référence composé de dix panneaux de maillage différent, soit des tailles de maille étirée d’un nœud à l’autre allant de 13 à 140 mm (0,5 à 5,5 po), suivant un facteur de progression géométrique de la taille de maille de r = 1,31. La hauteur des panneaux était de 3,7 m (12 pi) et de 1,8 m (6 pi) pour les calées pélagiques et benthiques, respectivement. La longueur des panneaux variait selon le maillage de façon à réduire les prises et la mortalité des poissons de petite taille dans les panneaux à petites mailles : 11 m (36 pi) pour les panneaux à petites mailles (13 à 38 mm; 0,5 à 1,5 po) et 22 m (72 pi) pour les panneaux à grandes mailles (51 à 140 mm; 2 à 5,5 po). Associée aux proportions des numéros de quadrilatères de chaque zone et des strates selon la profondeur, la sélection du quadrilatère d’échantillonnage, du type et du nombre de filets maillants et de l’ordre de déploiement, a été établie selon une stratégie d’échantillonnage aléatoire stratifié en profondeur. Quoi qu’il en soit, la conception de l’ensemble de filets maillants utilisé pour l’EFMIP peut être appliquée comme outil standard pour surveiller l’état des populations de poissons, l’association des communautés de poissons et l’efficacité de la capture et, éventuellement, pour appuyer l’évaluation quantitative des stocks de poissons dans les lacs de grande taille. En appliquant ce protocole à la surveillance et à l’évaluation de routine, il constitue une étape importante vers la prestation de services fiables et robustes, des estimations représentatives de la production halieutique et l’amélioration de la possibilité d’interprétation et de la fiabilité des points de référence biologiques dans les plans de gestion intégrée des pêches, les dispositions relatives aux stocks de poissons et la gestion écosystémique des pêches, en particulier pour les lacs de grande taille de l’Arctique.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.012 | 0.021 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.005 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".