MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1984435053 · doi:10.1139/f00-117

Spatial and dietary overlap in the Georges Bank groundfish community

2000· article· en· W1984435053 sur OpenAlexvenueno aff
Lance Garrison

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Ecosystems and Biodiversity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNortheast Fisheries Science Center
Mots-clésTrophic levelPredationEcologySpatial ecologyCompetition (biology)Spatial distributionCommunity structureMesopredator release hypothesisGroundfishSpatial heterogeneitySpatial variabilityPredatorGeographyBiologyApex predatorFisheries managementFishing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Patterns in spatial and trophic resource partitioning in the fish community of the Georges Bank region are identified, accounting for size-based changes in diets. During autumn and spring, this community is divided into geographic assemblages of species that have high spatial overlap. Similarity in spatial distribution is primarily related to similarity in depth preferences, and seasonal differences in species composition within assemblages are related to migrations. There is also important trophic structure within the Georges Bank community separating predators based upon prey size and location in the water column. Ontogenetic changes in diets are an important feature of the trophic structure in this system, particularly in the major piscivores. Seasonal changes in trophic structure reflect both predator and prey migrations. Dietary overlap among predator types is independent of either spatial overlap or depth preferences. There is spatial segregation within trophic guilds, and this spatial partitioning reduces the potential for exploitative competition within this community. Given the observed spatial patterns in trophic structure, the geographic assemblages on Georges Bank may be considered ecologically distinct functional units within this ecosystem.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,825
Score d'incertitude au seuil0,349

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,195
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; 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

Citations44
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic SciencesMême sujetAquatic Ecosystems and BiodiversityTravaux en français237 207