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Enregistrement W2075698732 · doi:10.3354/meps09738

Trophic-level determinants of biomass accumulation in marine ecosystems

2012· article· en· W2075698732 sur OpenAlexafffund
Fabio Pranovi, Jason S. Link, Caihong Fu, AM Cook, H Liu, Sarah Gaichas, KD Friedland, K Rong Utne, HP Benoît

Notice bibliographique

RevueMarine Ecology Progress Series · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensBedford Institute of OceanographyFisheries and Oceans CanadaVancouver Island University
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans CanadaNational Marine Fisheries ServiceNorges ForskningsrådHavforskningsinstituttet
Mots-clésFisheries scienceTrophic levelMarine ecosystemFisheryFisheries managementFood webGeographyEcosystem servicesEcosystemBiomass (ecology)OceanographyEcologyFishingBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Metrics representative of key ecosystem processes are required for monitoring and understanding system dynamics, as a function of ecosystem-based fisheries management (EBFM). Useful properties of such indicators should include the ability to capture the range of variation in ecosystem responses to a range of pressures, including anthropogenic (e.g. exploitation pressures) and environmental (e.g. climate pressures), as well as indirect effects (e.g. those related to food web processes). Examining modifications in ecological processes induced by structural changes, however, requires caution because of the inherent uncertainty, long feedback times, and highly nonlinear ecosystem responses to external perturbations. Yet trophodynamic indicators are able to capture important changes in marine ecosystem function as community structures have been altered. One promising family of such metrics explores the changing biomass accumulation in the middle trophic levels (TLs) of marine ecosystems. Here we compared cumulative biomass curves across TLs for a range of northern hemisphere temperate and boreal ecosystems. Our results confirm that sigmoidal patterns are consistent across different ecosystems and, on a broad scale, can be used to detect factors that most influence shifts in the cumulative biomass-TL curves. We conclude that the sigmoidal relationship of biomass accumulation curves over TLs could be another possible indicator useful for the implementation of EBFM.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,991

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,261 · 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.

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

Citations18
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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