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Enregistrement W2061513338 · doi:10.1126/science.1212928

Global Seabird Response to Forage Fish Depletion—One-Third for the Birds

2011· article· en· W2061513338 sur OpenAlexaff
Philippe Cury, Ian L. Boyd, Sylvain Bonhommeau, Tycho Anker‐Nilssen, Robert J. M. Crawford, Robert W. Furness, James A. Mills, Eugene J. Murphy, Henrik Österblom, Michelle Paleczny, John F. Piatt, Jean‐Paul Roux, Lynne Shannon, William J. Sydeman

Notice bibliographique

RevueScience · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Marine Fisheries ServiceNatural Environment Research CouncilU.S. Geological SurveyBritish Antarctic SurveyDepartment of Agriculture, Forestry and FisheriesNational Research FoundationNational Oceanic and Atmospheric AdministrationSight Research UKU.S. Fish and Wildlife ServiceExxon Valdez Oil Spill Trustee CouncilInstitut de Recherche pour le DéveloppementNaturvårdsverketNational Science Foundation
Mots-clésSeabirdForageFish <Actinopterygii>Forage fishBiologyFisheryEcologyZoologyPredation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Determining the form of key predator-prey relationships is critical for understanding marine ecosystem dynamics. Using a comprehensive global database, we quantified the effect of fluctuations in food abundance on seabird breeding success. We identified a threshold in prey (fish and krill, termed "forage fish") abundance below which seabirds experience consistently reduced and more variable productivity. This response was common to all seven ecosystems and 14 bird species examined within the Atlantic, Pacific, and Southern Oceans. The threshold approximated one-third of the maximum prey biomass observed in long-term studies. This provides an indicator of the minimal forage fish biomass needed to sustain seabird productivity over the long term.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,244 · 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

Citations677
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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