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Enregistrement W2117004143 · doi:10.1093/plankt/fbv059

Pelagic population dynamics of<i>Aurelia</i>sp. in French Mediterranean lagoons

2015· article· en· W2117004143 sur OpenAlexaff
Raquel Marques, Séverine Albouy‐Boyer, Floriane Delpy, Claire Carré, Emilie Le Floc’h, Cécile Roques, Juan-Carlos Molinero, Delphine Bonnet

Notice bibliographique

RevueJournal of Plankton Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine Invertebrate Physiology and Ecology
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPelagic zoneMediterranean climateZooplanktonWater columnBiologyOceanographyAbundance (ecology)Mediterranean seaEcologyVoltinismPopulationBloomGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The pelagic dynamics of the cosmopolitan scyphozoan Aurelia sp. was investigated in three French Mediterranean lagoons, Thau, Berre and Bages-Sigean, which harbour resident populations. The annual cycles showed a common univoltine pattern in all lagoons where the presence of pelagic stages in the water column lasted ∼8 months. Field observations showed a release of ephyrae in winter time followed by pronounced growth between April and July, when individuals reached the largest sizes, before disappearing from the water column. Maximum abundance of ephyrae and medusae were registered in Thau. Medusae abundance attained a maximum of 331 ind 100 m−3 in Thau, 18 ind 100 m−3 in Berre and 7 ind 100 m−3 in Bages-Sigean lagoons. Temperature and zooplankton abundance appeared as leading factors of growth, where Bages-Sigean showed the population with higher growth rates (2.66 mm day−1) and maximum size (32 cm), followed by Thau (0.57–2.56 mm day−1; 22.4 cm) and Berre (1.57–2.22 mm day−1; 17 cm). The quantification of environmental windows used by the species showed wider ranges than previously reported in the Mediterranean Sea, which suggests a wide ecological plasticity of Aurelia spp. populations in north-western Mediterranean lagoons.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,242 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations33
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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