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Enregistrement W150509243

MACRO-INVERTEBRATE FUNCTIONAL GROUPS IN FRESHWATER AND MARINE SEDIMENTS: A COMMON MECHANISTIC CLASSIFICATION

2003· preprint· en· W150509243 sur OpenAlexaff
Magali Gérino, Georges Stora, Frédérique Carcaillet, Franck Gilbert, Jean‐Christophe Poggiale, Florian Mermillod‐Blondin, Gaston Desrosiers, Philippe Vervier

Notice bibliographique

RevueHAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe) · 2003
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Invertebrate Ecology and Behavior
Établissements canadiensUniversité du Québec à Rimouski
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInvertebrateMarine invertebratesMacroEcologyOceanographyEnvironmental scienceBiologyGeologyComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Functional group definitions in aquatic ecology vary depending on the type of ecosystem (e.g., marine compared to fresh water ecosystems, stream compared to lake ecosystems). Since the benthic environment functions as the major storage and recycling compartment for virtually all material that flows in the aquatic system, biological processes that take place there are interesting models for identification of the different invertebrate functions. The accurate species function includes the effects of an organism on the abiotic as well as the biotic properties of the habitats. Therefore, a functional group may be defined as a group of species that share common biogeochemical and interspecific attributes. The main difficulty of applying this definition in aquatic ecosystems comes from the high diversity of organism functions (compared to terrestrial systems) that potentially exist at different levels: i) interspecific diversity supported by the large morphological and behavioural diversity of organisms, reinforced by a low degree of species redundancy; ii) intraspecific functional diversity due to changes in life history strategy during the life cycle, and enhanced by optimal foraging theory. The major question remains to find accurate functional group sizes and classifications that permit the distinction of the different biological activities involved in ecosystem key processes without missing other biological functions. After reviewing some of the problems in current functional classifications of benthic invertebrates, we propose a classification system based on the mechanical activities that characterize each species rather than consideration of the multiple consequences of these activities. This sorting strategy will result in a sub-classification of classical feeding groups into more precise functional groups. Such groups as bioturbation groups or functional feeding groups may be composed of representative taxa in both marine and freshwater environments.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,197 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations143
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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