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Enregistrement W2117950413 · doi:10.1139/f02-098

Geographical patterns in range extension of Ponto-Caspian macroinvertebrate species in Europe

2002· article· en· W2117950413 sur OpenAlexvenueno aff
A. bij de Vaate, Krzysztof Jaźdźewski, Henk A. M. Ketelaars, Stephan Gollasch, G. van der Velde

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Invertebrate Ecology and Behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRange (aeronautics)Structural basinGeographyEcologyHydrology (agriculture)GeologyPaleontologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Range extensions of aquatic Ponto-Caspian macroinvertebrate species in Europe have mainly been facilitated by the interconnection of river basins through man-made canals and intentional introductions. Three inland migration corridors can be distinguished: (i) a northern corridor: Volga [Formula: see text] Lake Beloye [Formula: see text] Lake Onega [Formula: see text] Lake Ladoga [Formula: see text] Neva [Formula: see text] Baltic Sea, (ii) a central corridor connecting the rivers Dnieper [Formula: see text] Vistula [Formula: see text] Oder [Formula: see text] Elbe [Formula: see text] Rhine, and (iii) a southern corridor connecting the Danube and Rhine rivers. Important trade harbours in Europe were connected via these corridors allowing further range extensions of macroinvertebrate species attached to a vessel's hull or in ballast water. The central corridor was the main migration route before 1992, after which the southern corridor became the most important migration route for the range expansions to the west because of the reopening of the Main-Danube Canal, connecting the Rhine and Danube basins. Especially the water level maintenance in the upper part of the canal, with water supply from the Danube basin, facilitated migration of mobile animals (e.g., crustaceans) from the Danube basin towards the Rhine basin; however, contribution of other transport mechanisms (e.g., shipping) is expected in the near future.

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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,032

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,177 · 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

Citations770
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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