Trajectoire de la population d'anguilles d'Amérique (Anguilla rostrata) en eau douce au Canada
Bibliographic record
Abstract
La description des tendances de l’abondance de l’anguille d’Amérique (Anguilla rostrata) a été abordée régulièrement à divers endroits dans l’aire de répartition de l’espèce; toutefois, la description d’une trajectoire commune pour l’ensemble de la population panmictique a constitué un défi. Pour relever ce vaste défi, douze ensembles de données indépendants de la pêche relatifs à des milieux d’eau douce dans l’aire de répartition canadienne ont été utilisés pour estimer une trajectoire de l’abondance relative de l’anguille d’Amérique à l’échelle du Canada. Ces ensembles de données couvraient une période moyenne de 29 ans par série chronologique (intervalle : de 14 à 65) au cours de la période de 1952 à 2018. Les séries chronologiques portaient principalement sur les anguilles jaunes (n = 10), mais également sur les civelles (n = 1) et les anguilles argentées (n = 1). Chaque ensemble de données a été normalisé afin de contrôler les facteurs de confusion potentiels, et les modèles statistiques normalisés ont été utilisés pour générer une série chronologique normalisée de l’abondance relative. Ces abondances relatives normalisées ont été mises à une échelle commune, et une tendance à l’échelle du Canada a été ajustée. En général, les ensembles de données contenant plus de données historiques présentaient des tendances annuelles plus négatives. La tendance à l’échelle du Canada a produit des taux moyens de déclin de -0,021 à -0,046 par année depuis 1980. Le modèle a indiqué une probabilité de déclin de la population d’eau douce du Canada de 100 % depuis 1980 et une probabilité de déclin d’au moins 50 % de 69,2 à 100 %. Lorsque les données étaient limitées aux années 2000 à 2018, les tendances étaient moins négatives et ne différaient pas de zéro. Les résultats résistaient aux normalisations des données, à l’inclusion ou à l’exclusion d’ensembles de données distincts et aux ajustements pour la distribution spatiale des données. Dans l’ensemble, cette analyse montre que si l’abondance de l’anguille d’Amérique en eau douce au Canada a été stable au cours des deux dernières décennies, des déclins importants ont précédé cette période et ne se sont pas limités au bassin du Saint-Laurent.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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".