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Enregistrement W1480649689 · doi:10.1016/s0967-0653(97)82972-9

10.1016/s0967-0653(97)82972-9

2000· article· en· W1480649689 sur OpenAlexvenueno aff
Craig M. Young, Muhammad Devin, William Jaeckle, S. U. K. Ekaratne, Sophie B. George

Notice bibliographique

RevueTime to knit · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine Biology and Ecology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSmithsonian InstitutionNational Science Foundation
Mots-clésBathyal zoneGeologyHumanitiesPhilosophyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Planktotrophy is a relatively common developmental mode among bathyal and abyssal echinoderms, but the sources of food used by deep-sea planktotrophic larvae remain generally unknown. Very few deep-sea echinoderm larvae have been collected in plankton samples, so we do not know whether larvae migrate to the euphotic zone to feed or if they rely on bacteria or detritus at greater depths. We approached this question indirectly by investigating whether larvae of bathyal echinoids can tolerate the temperatures they would encounter in the euphotic zone and whether they possess sufficient energy stores to migrate to the euphotic zone without feeding. Twenty-four hour survival at 20 and 24 °C was always much lower than survival at colder temperatures, but there were species-specific and stage-specific differences in temperature tolerances. A numerical model of the energy consumed by migrating larvae predicted that larvae should be able to reach adequate phytoplankton concentrations before exhausting parental reserves, unless they swim very slowly and have very high metabolic rates. These results suggest that long vertical migrations are more likely to be limited by physiological tolerances than by energy stores.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0050,009
Science ouverte0,0050,005
Intégrité de la recherche0,0100,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,9910,993

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,184
Écart entre enseignants0,173 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations31
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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