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Enregistrement W2131143284 · doi:10.1139/a2012-007

Modelling the role of highly unsaturated fatty acids in planktonic food web processes: a mechanistic approach

2012· article· en· W2131143284 sur OpenAlexafffundvenue
Gurbir Perhar, George B. Arhonditsis, Michael T. Brett

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Reviews · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAquaculture Nutrition and Growth
Établissements canadiensThe Scarborough Hospital
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésZooplanktonTrophic levelFood webPlanktonBiomass (ecology)PopulationBiologyFood chainEcologyNutrientEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Highly unsaturated fatty acids (HUFAs) are a subgroup of fatty acids characterized by chains of 20 or more carbon atoms with multiple double bonds, which potentially limit the growth of zooplankton. Zooplankton require high HUFA concentrations during periods of rapid growth, but co-limitation with nutrients is also likely to occur. Recent modelling results suggest food webs with high quality (nutritional and biochemical) primary producers can attain inverted biomass distributions with efficient energy transfer between trophic levels. In this study, our objective is to highlight the recent advances in studying the role of HUFAs in aquatic food webs. We take a first-principles approach to investigate the chemical nature of HUFAs, and the role they play in zooplankton ecology. To this end, we introduce a novel zooplankton growth sub model that tracks the interplay between nitrogen, phosphorus, and HUFAs in plankton population models. Our aim is to produce a sub model that incorporates the knowledge gained from decades of biochemical research into management-oriented predictive tools.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
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 Opus0,026
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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations38
Publié2012
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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