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Enregistrement W2147357172 · doi:10.1016/j.icesjms.2004.03.013

Comparative ecology of over-wintering Calanus finmarchicus in the northern North Atlantic, and implications for life-cycle patterns

2004· article· en· W2147357172 sur OpenAlexaffabout
Michael R. Heath, Peter R. Boyle, Ástþór Gíslason, William S. C. Gurney, Stephen Hay, Erica Head, Steven J. Holmes, A. Ingvarsdóttir, Sigrún Huld Jónasdóttir, Raymond T Pollard, Jens Bødtker Rasmussen, Kelvin J Richards, Katherine Richardson, Gary R. Smerdon, Douglas C. Speirs

Notice bibliographique

RevueICES Journal of Marine Science · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensBedford Institute of OceanographyFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesNatural Environment Research Council
Mots-clésCalanus finmarchicusOceanographyShetlandCalanusAbundance (ecology)Diel vertical migrationPlanktonStructural basinEnvironmental scienceEcologyGeologyBiologyCopepodCrustacean

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Data from plankton net and Optical Plankton Counter sampling during 12 winter cruises between 1994 and 2002 have been used to derive a multi-annual composite 3-D distribution of the abundance of over-wintering Calanus finmarchicus in a swath across the North Atlantic from Labrador to Norway. Dense concentrations occurred in the Labrador Sea, northern Irminger Basin, northern Iceland Basin, eastern Norwegian Sea, Faroe–Shetland Channel, and in the Norwegian Trench of the North Sea. A model of buoyancy regulation in C. finmarchicus was used to derive the lipid content implied by the in situ temperature and salinity at over-wintering depths, assuming neutral buoyancy. The Faroe–Shetland Channel and eastern Norwegian Sea emerged as having the highest water column-integrated abundances of copepodites, the lowest over-wintering temperature, and the highest implied lipid content. The results are discussed in the context of spatial persistence of populations, seasonal patterns of abundance, and relationships between over-wintering and lipid accumulation in the surface waters.

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 enseignants0,090
Score d'incertitude au seuil0,180

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,274 · 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

Citations123
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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