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Enregistrement W2054826120 · doi:10.1139/f00-159

Behaviour in flow: perspectives on the distribution and dispersion of meroplanktonic larvae in the water column

2001· article· en· W2054826120 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWoods Hole Oceanographic Institution
Mots-clésWater columnBenthic zoneBiological dispersalPlanktonAdvectionOceanographyEnvironmental scienceTurbulenceDiel vertical migrationBiologyDispersion (optics)Water flowSpatial distributionEcologyGeologySoil scienceMechanicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For marine benthic invertebrates with meroplanktonic larvae, the relative importance of hydrodynamics and swimming behaviour in determining larval dispersal in the water column, particularly at small spatial scales, has not been determined. In the field, larval aggregations recorded at physical and biological discontinuities in the water column were attributed to hydrodynamics. Similar aggregations obtained in the absence of flow in the laboratory indicate a potentially significant role of behaviour. At large spatial scales, larval distribution in the plankton is mainly regulated by horizontal advection. However, the ability of larvae to behaviourally regulate their position at scales of micrometres to metres when exposed to turbulent fluid motion in the water column, as evidenced in the benthic boundary layer, is unknown. Evaluation of swimming in turbulent flows in the water column is an intriguing area of research, which involves several constraints. In the field, quantification of behaviour is limited by low success in tracking larvae and lack of appropriate observational tools. In the laboratory, the generation and quantification of flow regimes that are representative of those in the field remains a challenge. An approach that integrates biological and physical measurements within realistic ranges is necessary to advance our understanding of larval dispersal.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations150
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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