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Enregistrement W2098736553 · doi:10.1039/9781847552266

UV Effects in Aquatic Organisms and Ecosystems

2003· book· en· W2098736553 sur OpenAlexaff
Ann R. Webb, Patrick J. Neale, David J. Kieber, Robert G. Wetzel, Mario Blumthaler, Bruce R. Hargreaves, Richard G. Zepp, Christopher L. Osburn, Donald P. Morris, Stephen A. Diamond, Barrie M. Peake, Norman M. Scully, AGJ Buma, Peter Boelen, Wade H. Jeffrey, Virginia E. Villafañe, Kristina Sundbäck, Félix L. Figueroa, Edward E. Little, David L. Fabacher, Anastazia T. Banaszak, Dina M. Leech, Sönke Johnsen, Dag O. Hessen, Rubén Sommaruga, Peter R. Leavitt, DA Hodgson, Reinhard Pienitz, Craig E. Williamson

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensUniversité LavalUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLimnologyEcologyAquatic ecosystemPhotobiologyAlgaeEcosystemEnvironmental scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This book offers extensive coverage of the most important aspects of UVR effects on all aquatic (not just freshwater and marine) ecosystems, encompassing UV physics, chemistry, biology and ecology. Comprehensive and up-to-date, UV Effects in Aquatic Organisms and Ecosystems aims to bridge the gap between environmental studies of UVR effects and the broader, traditional fields of ecology, oceanography and limnology. Adopting a synthetic approach, the different sections cover: the physical factors controlling UVR intensity in the atmosphere; the penetration and distribution of solar radiation in natural waters; the main photochemical process affecting natural and anthropogenic substances; and direct and indirect effects on organisms (from viruses, bacteria and algae to invertebrate and vertebrate consumers). Researchers and professionals in environmental chemistry, photochemistry, photobiology and cell and molecular biology will value this book, as will those looking at ozone depletion and global change.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,076

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,009

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,164
Écart entre enseignants0,159 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations421
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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