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Enregistrement W2152721892 · doi:10.1086/bblv216n3p257

Quantifying the “Bio-” Components in Biophysical Models of Larval Transport in Marine Benthic Invertebrates: Advances and Pitfalls

2009· review· en· W2152721892 sur OpenAlexafffund
Anna Meta×as, Megan I. Saunders

Notice bibliographique

RevueBiological Bulletin · 2009
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaKillam TrustsDalhousie University
Mots-clésBiological dispersalBenthic zoneBiologyMarine invertebratesLarvaPelagic zoneInvertebrateWater columnSampling (signal processing)EcologyAbundance (ecology)Computer sciencePopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biophysical models are being used increasingly, both as predictive tools of larval dispersal for a particular system and for general evaluation of the role of different factors in larval transport. In the results of such models, larval duration, mortality, and behavior in the water column have exhibited pronounced effects on larval dispersal of marine benthic invertebrates. The parameterization of these processes has broadly reflected values from laboratory experiments, but the accuracy of these values is unknown. The pelagic larval duration used in models should be determined by laboratory, or preferably field, studies and should incorporate environmentally dependent variability. For mortality, in situ estimates are now feasible and, likely, more accurate than the currently used values. Larval behavior can be measured in the field, by high-frequency sampling of distributional changes relative to features in the water column or by controlled larval releases in tractable systems. To successfully validate the outcomes of these models, we must either improve our techniques for measuring larval abundance at the end of larval transport immediately before settlement, or incorporate components for settlement into the models. We must also address the mismatch in sampling resolution between biological and physical processes. If used with caution, this powerful approach can significantly advance our understanding of larval transport.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,002

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 Opus0,119
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,190 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations194
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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