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Enregistrement W2154823709 · doi:10.1093/icesjms/fsr125

The structure of demersal fish assemblages in a cold, highly stratified environment

2011· article· en· W2154823709 sur OpenAlexaff
P.‐M. Chouinard, J.‐D. Dutil

Notice bibliographique

RevueICES Journal of Marine Science · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDemersal fishAbundance (ecology)Demersal zoneCanonical correspondence analysisEcologyHabitatCommunity structureEstuaryMarine ecosystemEnvironmental scienceFish <Actinopterygii>Spatial distributionTable (database)SalinityFisheryOceanographyGeographyEcosystemBiologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Chouinard, P-M., and Dutil, J-D. 2011. The structure of demersal fish assemblages in a cold, highly stratified environment. – ICES Journal of Marine Science, 68: 1896–1908. Fish are a major component of marine ecosystems, with many species co-occuring in the same habitats. Potential interactions among species and with the environment can be studied through the identification of species assemblages. Data from bottom trawl surveys (2004–2008) conducted in the estuary and northern Gulf of St Lawrence were analysed using multivariate methods (cluster, multidimensional scaling, and detrended canonical correspondence analysis) to describe the structure and composition of demersal fish assemblages, including rare and smaller non-commercial species. The spatial variability in environmental conditions that characterizes the study area has a significant impact on the composition of fish assemblages in the region. In all, 35 taxa were classified as key, and 6 main fish assemblages were described, based on catch in numbers. These assemblages had a coherent spatial distribution in the study area, associated with either depth, salinity and temperature, or dissolved oxygen. The analyses showed overall strong correlations between species abundance and prevalent environmental conditions and explained 18.4% of the variance in species abundance data and 79.2% of the variance in the species–environment relationship.

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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,041

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations12
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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