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Enregistrement W2118711378 · doi:10.1093/icesjms/fsq071

Distribution of deep-water corals of the Flemish Cap, Flemish Pass, and the Grand Banks of Newfoundland (Northwest Atlantic Ocean): interaction with fishing activities

2010· article· en· W2118711378 sur OpenAlexaboutno aff
F. Javier Murillo, P. Durán-Muñoz, Álvaro Altuna, Alberto Serrano

Notice bibliographique

RevueICES Journal of Marine Science · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoral and Marine Ecosystems Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAdvanced Research Projects Agency
Mots-clésFlemishBycatchCoralOceanographyFisheryGeographyFishingGeologyBiologyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Murillo, F. J., Durán Muñoz, P., Altuna, A., and Serrano, A. 2011. Distribution of deep-water corals of the Flemish Cap, Flemish Pass, and the Grand Banks of Newfoundland (Northwest Atlantic Ocean): interaction with fishing activities. – ICES Journal of Marine Science, 68: 319–332. The distribution of deep-water corals of the Flemish Cap, Flemish Pass, and the Grand Banks of Newfoundland is described based on bycatch from Spanish/EU bottom trawl groundfish surveys between 40 and 1500 m depth. In all, 37 taxa of deep-water corals were identified in the study area: 21 alcyonaceans (including the gorgonians), 11 pennatulaceans, 2 solitary scleractinians, and 3 antipatharians. The greatest diversity of coral species was on the Flemish Cap. Corals were most abundant along the continental slope, between 600 and 1300 m depth. Soft corals (alcyonaceans), sea fans (gorgonians), and black corals (antipatharians) were most common on bedrock or gravel, whereas sea pens (pennatulaceans) and cup corals (solitary scleractinians) were found primarily on mud. The biomass of deep-water corals in the bycatches was highest in previously lightly trawled or untrawled areas, and generally low in the regularly fished grounds. The information derived from bottom-trawl bycatch records is not sufficient to map vulnerable marine ecosystems (VMEs) accurately, but pending more detailed habitat mapping, it provides a valuable indication of the presence/absence of VMEs that can be used to propose the candidate areas for bottom fishery closures or other conservation measures.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,199 · 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.

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

Citations77
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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