Vitesse de migration, période de montaison et itinéraire de migration de la truite arc-en-ciel anadrome du Fraser intérieur
Bibliographic record
Abstract
L’objectif de ce processus était de compiler des données et d’estimer les paramètres clés (période de montaison ainsi que vitesse et itinéraire de migration) nécessaires à l’élaboration d’un outil de planification des pêches afin d’évaluer le risque que les pêches en eaux douces et marines dans le sud de la Colombie-Britannique représentent pour les truites arc-en-ciel anadromes adultes du Fraser intérieur qui sont en montaison. Les données existantes sur la vitesse de migration des truites arc-en-ciel anadromes adultes – appartenant notamment aux populations du Fraser intérieur – en montaison dans les eaux marines et dulcicoles sont rares et variables, mais elles pourraient être utilisées pour paramétrer l’outil de planification des pêches. Les adultes semblent emprunter des voies de migration des deux côtés de l’île de Vancouver, mais les données accessibles sont insuffisantes pour estimer la proportion de truites arc-en-ciel anadromes du Fraser intérieur qui utilisent chaque voie. La période de montaison de la truite arc-en-ciel anadrome du Fraser intérieur a été estimée à l’aide de données provenant de la pêche d’essai pratiquée à Albion, dans le cours inférieur du Fraser. Un modèle doté d’une structure hiérarchique et d’un calendrier de montaison asymétrique estime que 95 % des truites arc-en-ciel anadromes du Fraser intérieur passent par le lieu de la pêche d’essai entre le 8 septembre et le 23 novembre, et que 50 % y passent avant le 10 octobre. Les analyses de sensibilité ont indiqué que les estimations de la période de montaison démontraient une robustesse à l’incertitude des données et qu’elles n’étaient pas substantiellement compromises par la rareté des données sur les prises de truites arc-en ciel anadromes de ces dernières années.
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 | 0.004 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
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".