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Climate Change Effects on Aquatic Biota, Ecosystem Structure and Function

2006· article· en· W2172799062 sur OpenAlexaff
Frederick J. Wrona, Terry D. Prowse, James D. Reist, John E. Hobbie, Lucie Lévesque, Warwick F. Vincent

Notice bibliographique

RevueAMBIO · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensUniversity of VictoriaEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceEcosystemEcologyAquatic ecosystemBiodiversityFreshwater ecosystemClimate changeProductivityBiotaBiogeochemical cycleCarbon cycleArcticBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate change is projected to cause significant alterations to aquatic biogeochemical processes, (including carbon dynamics), aquatic food web structure, dynamics and biodiversity, primary and secondary production; and, affect the range, distribution and habitat quality/quantity of aquatic mammals and waterfowl. Projected enhanced permafrost thawing is very likely to increase nutrient, sediment, and carbon loadings to aquatic systems, resulting in both positive and negative effects on freshwater chemistry. Nutrient and carbon enrichment will enhance nutrient cycling and productivity, and alter the generation and consumption of carbon-based trace gases. Consequently, the status of aquatic ecosystems as carbon sinks or sources is very likely to change. Climate change will also very likely affect the biodiversity of freshwater ecosystems across most of the Arctic. The magnitude, extent, and duration of the impacts and responses will be system- and location-dependent. Projected effects on aquatic mammals and waterfowl include altered migration routes and timing; a possible increase in the incidence of mortality and decreased growth and productivity from disease and/or parasites; and, probable changes in habitat suitability and timing of availability.

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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

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
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,181 · 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

Citations304
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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