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Enregistrement W2079684196 · doi:10.1525/bio.2010.60.8.5

Direct and Terrestrial Vegetation-mediated Effects of Environmental Change on Aquatic Ecosystem Processes

2010· article· en· W2079684196 sur OpenAlexaff
Becky A. Ball, John S. Kominoski, Heather E. Adams, Stuart E. Jones, Evan S. Kane, Terrance D. Loecke, Wendy M. Mahaney, Jason P. Martina, Chelse M. Prather, Todd M. P. Robinson, Christopher T. Solomon

Notice bibliographique

RevueBioScience · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal wetland ecosystem dynamics
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTerrestrial ecosystemEcosystemEnvironmental scienceVegetation (pathology)Aquatic ecosystemEnvironmental changeTerrestrial plantEcologyClimate changeBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Global environmental changes have direct effects on aquatic ecosystems, as well as indirect effects through alterations of adjacent terrestrial ecosystem structure and functioning. For example, shifts in terrestrial vegetation communities resulting from global changes can affect the quantity and quality of water, organic matter, and nutrient inputs to aquatic ecosystems. The relative importance of these direct and terrestrial-vegetation-mediated effects is largely unknown, but understanding them is essential to our ability to predict the consequences of global changes for aquatic ecosystems. Here, we present a conceptual framework for considering the relative strengths of these effects and use case studies from xeric, wet and temperate, and boreal ecosystems to demonstrate that the responses of aquatic ecosystems to drivers of global changes may not be evident when the pathways are studied separately. Future studies examining changes in aquatic ecosystem structure and functioning should consider the relative contributions of both direct and terrestrial-vegetation-mediated effects of global changes.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 GPT0,189
Écart entre enseignants0,183 · 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

Citations35
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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