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Enregistrement W1990769357 · doi:10.1890/08-0579.1

On the prediction of extreme ecological events

2009· article· en· W1990769357 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueEcological Monographs · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and environmental studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEcologyIntertidal zoneEnvironmental scienceRocky shoreBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ecological studies often focus on average effects of environmental factors, but ecological dynamics may depend as much upon environmental extremes. Ecology would therefore benefit from the ability to predict the frequency and severity of extreme environmental events. Some extreme events (e.g., earthquakes) are simple events: either they happen or they don't, and they are generally difficult to predict. In contrast, extreme ecological events are often compound events, resulting from the chance coincidence of run‐of‐the‐mill factors. Here we present an environmental bootstrap method for resampling short‐term environmental data (rolling the environmental dice) to calculate an ensemble of hypothetical time series that embodies how the physical environment could potentially play out differently. We use this ensemble in conjunction with mechanistic models of physiological processes to analyze the biological consequences of environmental extremes. Our resampling method provides details of these consequences that would be difficult to obtain otherwise, and our methodology can be applied to a wide variety of ecological systems. Here, we apply this approach to calculate return times for extreme hydrodynamic and thermal events on intertidal rocky shores. Our results demonstrate that the co‐occurrence of normal events can indeed lead to environmental extremes, and that these extremes can cause disturbance. For example, the limpet Lottia gigantea and the mussel Mytilus californianus are co‐dominant competitors for space on wave‐swept rocky shores, but their response to extreme environmental events differ. Limpet mortality can vary drastically through time. Average yearly maximum body temperature of L. gigantea on horizontal surfaces is low, sufficient to kill fewer than 5% of individuals, but on rare occasions environmental factors align by chance to induce temperatures sufficient to kill >99% of limpets. In contrast, mussels do not exhibit large temporal variation in the physical disturbance caused by breaking waves, and this difference in the pattern of disturbance may have ecological consequences for these competing species. The effect of environmental extremes is under added scrutiny as the frequency of extreme events increases in response to anthropogenically forced climate change. Our method can be used to discriminate between chance events and those caused by long‐term shifts in climate.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,158 · 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