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Enregistrement W1998595785 · doi:10.1126/science.1170987

Basin-Scale Coherence in Phenology of Shrimps and Phytoplankton in the North Atlantic Ocean

2009· article· en· W1998595785 sur OpenAlexaff
Peter Koeller, César Fuentes‐Yaco, T. Platt, Shubha Sathyendranath, Anne Richards, Patrick Ouellet, David Orr, Unnur Skúladóttir, Kai Wieland, Louise Savard, Michaela Aschan

Notice bibliographique

RevueScience · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensFisheries and Oceans CanadaDalhousie UniversityBedford Institute of Oceanography
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilSight Research UK
Mots-clésHatchingPhytoplanktonBloomPlanktonOceanographyPhenologyEnvironmental scienceSpring bloomBiologyZooplanktonAlgal bloomEcologyFisheryGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate change could lead to mismatches between the reproductive cycles of marine organisms and their planktonic food. We tested this hypothesis by comparing shrimp (Pandalus borealis) egg hatching times and satellite-derived phytoplankton bloom dynamics throughout the North Atlantic. At large spatial and long temporal (10 years or longer) scales, hatching was correlated with the timing of the spring phytoplankton bloom. Annual egg development and hatching times were determined locally by bottom water temperature. We conclude that different populations of P. borealis have adapted to local temperatures and bloom timing, matching egg hatching to food availability under average conditions. This strategy is vulnerable to interannual oceanographic variability and long-term climatic changes.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,359

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,228 · 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 tête enseignante, 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

Citations218
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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