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Enregistrement W2169114188 · doi:10.1111/j.1095-8649.2012.03257.x

Biology of the Greenland shark <i>Somniosus microcephalus</i>

2012· review· en· W2169114188 sur OpenAlexaffabout
M. Aaron MacNeil, Bailey C. McMeans, Nigel E. Hussey, Paul Vecsei, Jörundur Svavarsson, Kit M. Kovacs, Christian Lydersen, Margaret A. Treble, Gregory B. Skomal, Mark Ramsey, Aaron T. Fisk

Notice bibliographique

RevueJournal of Fish Biology · 2012
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIchthyology and Marine Biology
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanFisheries and Oceans CanadaGolder Associates (Canada)University of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArcticApex predatorBiologyFisheryTrophic levelMarine ecosystemEcologyOceanographyEcosystem

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Greenland shark Somniosus microcephalus is a potentially important yet poorly studied cold-water species inhabiting the North Atlantic and Arctic Oceans. Broad-scale changes in the Arctic ecosystem as a consequence of climate change have led to increased attention on trophic dynamics and the role of potential apex predators such as S. microcephalus in the structure of Arctic marine food webs. Although Nordic and Inuit populations have caught S. microcephalus for centuries, the species is of limited commercial interest among modern industrial fisheries. Here, the limited historical information available on S. microcephalus occurrence and ecology is reviewed and new catch, biological and life-history information from the Arctic and North Atlantic Ocean region is provided. Given the considerable by-catch rates in high North Atlantic Ocean latitudes it is suggested that S. microcephalus is an abundant predator that plays an important, yet unrecognized, role in Arctic marine ecosystems. Slow growth and large pup sizes, however, may make S. microcephalus vulnerable to increased fishing pressure in a warming Arctic environment.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,001

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,259 · 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'étudeSans objet
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

Citations127
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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