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Enregistrement W2000087379 · doi:10.4319/lo.2010.55.6.2331

Killer storms: North Atlantic hurricanes and disease outbreaks in sea urchins

2010· article· en· W2000087379 sur OpenAlexafffundabout
Robert E. Scheibling, Jean‐Sébastien Lauzon‐Guay

Notice bibliographique

RevueLimnology and Oceanography · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal wetland ecosystem dynamics
Établissements canadiensFisheries and Oceans CanadaDalhousie University
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans Canada
Mots-clésOceanographySea urchinKelpOutbreakStormEnvironmental scienceClimate changeSea surface temperatureTropical cycloneKelp forestMarine ecosystemClimatologyFisheryGeographyEcosystemEcologyBiologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An increase in the incidence of disease in various marine organisms over the past few decades has been linked to ocean climate change. In Nova Scotia, Canada, mass mortalities of sea urchins, due to an amoebic disease, are associated with tropical cyclones of relatively high intensity that pass close to the coast when water temperature is above a threshold for disease propagation. These conditions increase the likelihood of introduction and spread of a nonindigenous water‐borne pathogen through turbulent mixing. Our analysis shows that the most deadly storms, in terms of the probability of a sea urchin mass mortality, have become more deadly over the past 30 years. We also found that storms have been tracking closer to the coast and that surface temperature has increased during the hurricane season. These trends are likely to continue with climate warming, resulting in a regional shift to a kelp bed ecosystem and the loss of the urchin fishery.

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)0,000
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 enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,982

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)0,0000,000

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,180
Écart entre enseignants0,177 · 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

Citations59
Publié2010
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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