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Enregistrement W2043469225 · doi:10.1139/cjfas-2013-0083

Latitudinal, ontogenetic, and historical shifts in the diet of a carnivorous teleost, <i>Arripis trutta</i>, in a coastal pelagic ecosystem altered by climate change

2013· article· en· W2043469225 sur OpenAlexvenueno aff
Julian M. Hughes, John Stewart, JM Lyle, Jaime McAllister, Jerom R. Stocks, Iain M. Suthers

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPelagic zoneSardineFisheryMarine ecosystemDominance (genetics)EcosystemApex predatorEcologyBiologyPredationClimate changeOceanographyFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Changes to the global climate are driving alterations to boundary current-influenced marine ecosystems. The diet of a pelagic teleost, Arripis trutta, was examined in the East Australian Current (EAC)-dominated coastal waters of southeastern (SE) Australia. The diet of A. trutta was dominated by pelagic baitfish, primarily Australian sardine (Sardinops sagax) and scads (Trachurus spp.). Diet varied substantially with both latitude and season linked to variability in the distribution and abundance of key prey species. An ontogenetic diet shift occurred, with crustaceans and polychaetes making up a large proportion of the diet of small fish compared with the dominance of baitfish at larger sizes. The diet of A. trutta has undergone a dramatic shift from one dominated by krill (Nyctiphanes australis) historically to baitfish today. This change is consistent with a well-documented regime shift caused by the increasing intensity of the EAC on coastal SE Australian waters. Understanding the temporal dynamics of this ecosystem is crucial for management of coastal fisheries and also for understanding the impacts of climate change on boundary current-dominated marine ecosystems worldwide.

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)0,000
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 enseignants0,978
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,189 · 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

Citations14
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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