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Enregistrement W2069253631 · doi:10.3354/meps08619

Diversity of deep-water cetaceans and primary productivity

2010· article· en· W2069253631 sur OpenAlexafffund
H Whitehead, Katherine L. O’Brien, Boris Worm

Notice bibliographique

RevueMarine Ecology Progress Series · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesMcGill UniversityAlfred P. Sloan Foundation
Mots-clésProductivitySpecies richnessSea surface temperatureBiodiversityEcologyOceanographyMarine mammalPrimary producersDiversity (politics)GeographyFisheryEnvironmental scienceBiologyPhytoplanktonGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recently, it has been suggested that mammal diversity both on land and in the sea is controlled by patterns of primary productivity.Here we tested the hypotheses that large-scale patterns of marine mammal diversity are linked to primary productivity, sea surface temperature (SST) or a combination of these 2 factors.We used a consistently sampled sightings database of deep-water cetaceans in the Atlantic and Pacific Oceans, along with in situ SST measurements and 3 satellite-derived productivity measures matched spatially and temporally to available sightings.Cetacean genus richness peaked in regions of high primary productivity (>1000 to 1500 mg C m -2 d -1 ), but most of this effect is captured by optimal SST in those same regions.Our results show that the best-supported, explanatory models of cetacean diversity included SST, while the addition of satellitederived measures of productivity did not improve predictive capacity.Marine mammal richness globally peaks around 40° N and S, and may result more directly from optimal SST at these latitudes rather than high oceanic productivity.

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)0,003
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,196
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

Citations19
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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