Notice bibliographique
Résumé
The Azores Archipelago consists of a small shelf surrounded by a large component of deep oceanic waters dotted with seamounts. The present model is structured by depth and constitutes a first step in applying the Ecopath modeling approach to Atlantic seamounts. It is the result of a collaborative effort with several researchers of the University of the Azores. The model is composed of 43 functional groups including 26 groups of fish classified according to their size and their preferred depth range. Suggestions for future developments are presented. INTRODUCTION The Azores archipelago is a group of nine volcanic islands that are parts of the Mid-Atlantic ridge (Figure 1). The islands and the contiguous shallower waters (< 500 m depth) have an estimated area of 412 km2, only 0.4% of the EEZ area of about one million km2, while seamounts (< 500 m depth) account for another 0.3% (Isidro, 1996). The present model considers only the area that is being exploited by Azorean fishers, 584,000 km-2, i.e., slightly more than half the EEZ. We assumed an annual average water temperature of 19EC (range: 16-22EC). The present model is the product of a collaboration with many scientists of the University of the Azores who shared their knowledge of the ecosystem with the two researchers in charge of constructing the model. (The collaborating researchers are mentioned under the title of the functional group they helped with.) 36° 34° 32° 30° 28° 26°
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».