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Enregistrement W2106989047 · doi:10.1093/icesjms/fsr163

Pteropod time-series from the NE Pacific

2011· article· en· W2106989047 sur OpenAlexaffabout
David L. Mackas, Moira Galbraith

Notice bibliographique

RevueICES Journal of Marine Science · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOcean Acidification Effects and Responses
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOceanographySubarctic climateOcean gyrePlanktonZooplanktonAragoniteGeologyMesopelagic zoneEcologyPelagic zoneBiologySubtropicsPaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Mackas, D. L., and Galbraith, M. D. 2012. Pteropod time-series from the NE Pacific. – ICES Journal of Marine Science, 69: 448–459. Pteropods are marine planktonic molluscs that play important roles as broad-spectrum microplankton grazers, and as prey for fish, squid, and other plankton. Most species (e.g. Limacina, Clio) form aragonite shells. Others (e.g. Clione) lack shells as adults but are narrow-spectrum predators that rely on shelled pteropods as their primary or exclusive prey. The entire group is therefore potentially threatened by increasing ocean acidification, which in some regions (including the NE Pacific) is now approaching the solubility threshold for aragonite. Despite the grounds for ecological concern, there are few long-term time-series of pteropod populations. Time-series of pteropod biomass anomalies off the Vancouver Island continental margin and in the eastern Alaska Gyre (Line P) are analysed. Off both southern and northern Vancouver Island, Limacina (the dominant Subarctic thecate pteropod) has declined notably. Continental margin trends for Clione (the dominant athecate) are mostly positive but not significant. Occurrence rate and quantity of Clio (a subtropical species) have increased greatly. The shorter (13–14 year) Line P time-series as yet shows no overall trends for any of the species, although there are positive annual anomalies of Clio in the same years in both continental margin and oceanic regions.

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)0,001
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 enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,150

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,204
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

Citations60
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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