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Enregistrement W2108246666 · doi:10.1098/rsbl.2010.1174

Species–energy relationships in deep-sea molluscs

2011· article· en· W2108246666 sur OpenAlexaff
Derek P. Tittensor, Michael A. Rex, Carol T. Stuart, Craig R. McClain, Craig R. Smith

Notice bibliographique

RevueBiology Letters · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine Biology and Ecology Research
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyEcologyDeep seaZoologyEvolutionary biologyFishery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Consensus is growing among ecologists that energy and the factors influencing its utilization can play overarching roles in regulating large-scale patterns of biodiversity. The deep sea--the world's largest ecosystem--has simplified energetic inputs and thus provides an excellent opportunity to study how these processes structure spatial diversity patterns. Two factors influencing energy availability and use are chemical (productive) and thermal energy, here represented as seafloor particulate organic carbon (POC) flux and temperature. We related regional patterns of benthic molluscan diversity in the North Atlantic to these factors, to conduct an explicit test of species-energy relationships in the modern day fauna of the deep ocean. Spatial regression analyses in a model-averaging framework indicated that POC flux had a substantially higher relative importance than temperature for both gastropods and protobranch bivalves, although high correlations between variables prevented definitive interpretation. This contrasts with recent research on temporal variation in fossil diversity from deep-sea cores, where temperature is generally a more significant predictor. These differences may reflect the scales of time and space at which productivity and temperature operate, or differences in body size; but both lines of evidence implicate processes influencing energy utilization as major determinants of deep-sea species diversity.

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)0,002
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,149 · 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

Citations81
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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