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Enregistrement W2168745424 · doi:10.1139/f02-130

Comparing productionbiomass ratios of benthos and suprabenthos in macrofaunal marine crustaceans

2002· article· en· W2168745424 sur OpenAlexvenueno aff
Joan E. Cartes, Thomas Brey, Jean Claude Sorbe, Francesc Maynou

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine Biology and Ecology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesConsejo Superior de Investigaciones CientíficasComisión Interministerial de Ciencia y Tecnología
Mots-clésBenthic zoneCrustaceanTrophic levelBenthosBiomass (ecology)EcologyInvertebrateBiologyAnalysis of covarianceEnvironmental scienceStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Using available data from the literature, we compared the production–biomass ratios (P/B) between the suprabenthic (= hyperbenthic) and the benthic (infauna–epifauna) species within the group of the macrofaunal marine crustaceans. This data set consists of 91 P/B estimates (26 for suprabenthos and 65 for infauna–epifauna) for 49 different species. Suprabenthic crustacean P/B was significantly higher than P/B of benthic crustacean (post-hoc Scheffé test; one-way analysis of covariance, ANCOVA; p < 10–3) and also of other (noncrustacean) benthic invertebrate (p < 10–4). Predictive multilinear regression (MLR) analysis for macrofaunal marine crustaceans showed P/B to depend significantly on mean annual temperature (T) and mean individual weight (W) (R2 = 0.367). Adding the variable swimming capacity increased goodness-of-fit to R2 = 0.528. The higher P/B of suprabenthic (= swimming) macrofauna in comparison with that of the benthic compartment seems to be related to the most apparent feature of the suprabenthos, its swimming capacity. The high P/Bs reported for suprabenthic species indicate how a nontrivial part of benthic production can be ignored if suprabenthos is not well sampled, therefore biasing the models of energy flow generated for trophic webs.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,184 · 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

Citations43
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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