Research on New Applications
Notice bibliographique
Résumé
Methods to detect and monitor environmental change using indigenous species are in demand more and more each day as they become recognized as important tools in resource management and in situ monitoring (e.g., Goldberg, 1998). The benthic foraminifera continue to emerge as an important and unique type of indicator organism. As was illustrated in Chapter 3, they are abundant, provide statistically significant populations in small samples, have rapid reproductive cycles, are preserved as fossils, and have many types of applications to monitoring programs. This chapter provides a taste of some recent developments aimed at improving the utility of this group of shelled marine protozoans. PALEOPRODUCTIVITY Unlike the organic matter (OM) record, which essentially registers the amount of refractory organic carbon (C-org) that has bypassed the sediment/water interface, the Benthic Foraminifera Accumulation Rate (BFAR), which is defined as the number of specimens/unit area/unit time, fluctuates in relation to the downward (i.e., exported) flux of labile OM which is consumed in the benthic ecosystem. Where bottom water oxygen concentrations remain above 0.5 ml/l, the BFAR may be useful as an estimator of “export productivity” (Jorissen, 1998). Relatively productive intervals are marked by opportunistic faunae that are able to produce high numbers of offspring per gram of labile OM arriving at the seafloor. For example, phytodetritus flux (= labile OM) has been shown to trigger the rapid opportunistic reproduction of some shallow infaunal taxa ( Textularia kattegantensis, Fursenkoina sp.) in Sagami Bay, Japan (Kitazato et al., 1998).
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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 | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,009 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,081 | 0,029 |
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 ».