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Enregistrement W2140426241 · doi:10.1016/j.icesjms.2006.04.004

Seabird numbers and prey consumption in the North Atlantic

2006· article· en· W2140426241 sur OpenAlexaffabout
Robert T. Barrett, Gilles Chapdelaine, Tycho Anker‐Nilssen, Anders Mosbech, William A. Montevecchi, Richard R. Veit

Notice bibliographique

RevueICES Journal of Marine Science · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSeabirdFisheryFishingGeographyPredationApex predatorEcologyOceanographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We compared seasonal composition, abundance, and biomass of seabirds between the Northeast (ICES region) and Northwest (NAFO region) Atlantic fisheries regions to identify differences in community assemblage and prey consumption. Seabirds were more abundant in the Northwest Atlantic, but biomass was greater in the Northeast. This disparity resulted from enormous numbers of little auks Alle alle breeding in West Greenland and of Leach's storm-petrels Oceanodroma leucorhoa breeding in Newfoundland, plus large numbers of non-breeding shearwaters Puffinus spp. entering southern NAFO areas in summer. The Northeast Atlantic communities were dominated numerically by northern fulmars Fulmarus glacialis, large auks Uria spp., and the Atlantic puffin Fratercula arctica. Seabirds occupying the North Atlantic consume approximately 11 × 106 t of food annually. Overall consumption rates peak during summer as a result of increased breeding activity and seasonal movements of birds into the North Atlantic. Because of the greater biomass of birds in the northeast, consumption (mainly by piscivores) in ICES areas was approximately 20% higher than that in NAFO areas, where planktivores dominate. NAFO areas had, however, a much greater consumption rate per unit area than ICES areas. Comparative studies such as these could prove informative in assessing large predator responses to the influence of fishing and ocean-scale climate change.

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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,369

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations67
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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