Depth, sediment type, biogeography and high species richness in shallow-water benthos
Notice bibliographique
Résumé
Until recently, quantitative data on the benthic fauna along the coast of Victoria, south-east Australia, were restricted to those few areas (potentially) receiving commercial and industrial effluent. Collectively, studies in these areas covered ~50 to 60 km of a coastline that extends for 1000 km. Recently, samples were taken from depths of 10, 20 and 40 m along the entire coast, and analysis of these made it possible to examine benthic community structure throughout the region. Species richness is high along the entire length of the coast, supporting the argument that species richness in temperate areas is not always higher in the deep sea than in shallow water. The major factor influencing species richness was depth. Although slightly more individuals were collected from stations at 10-m depth than from stations at 40-m depth, almost three times as many species were found at the deeper stations. Sediment type also influenced species richness. For the stations at 40-m depth, species richness was ~25% higher in medium and coarse sands than in fine sand. Pattern analysis suggested some bioregionalisation of the fauna, but the effect of geographical location on affinities among sample stations was much less than the effects of depth and sediment type.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».