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Enregistrement W2095562325 · doi:10.1126/science.1094858

Challenges of Modeling Ocean Basin Ecosystems

2004· review· en· W2095562325 sur OpenAlexaff
Brad deYoung, Francisco E. Werner, Fei Chai, Bernard A. Megrey, P. Monfray

Notice bibliographique

RevueScience · 2004
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTrophic levelFood webZooplanktonEcosystemEnvironmental scienceMarine ecosystemEcologyBiogeochemical cycleAbundance (ecology)Trophic cascadeStructural basinOceanographyFisheryBiologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With increasing pressure for a more ecological approach to marine fisheries and environmental management, there is a growing need to understand and predict changes in marine ecosystems. Biogeochemical and physical oceanographic models are well developed, but extending these further up the food web to include zooplankton and fish is a major challenge. The difficulty arises because organisms at higher trophic levels are longer lived, with important variability in abundance and distribution at basin and decadal scales. Those organisms at higher trophic levels also have complex life histories compared to microbes, further complicating their coupling to lower trophic levels and the physical system. We discuss a strategy that builds on recent advances in modeling and observations and suggest a way forward that includes approaches to coupling across trophic levels and the inclusion of uncertainty.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,101
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,234 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations209
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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