MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2195301712

Future of Pacific Northwest Seagrasses in a Changing Climate

2014· article· en· W2195301712 sur OpenAlexaboutno aff
Renee K. Takesue

Notice bibliographique

RevueWestern CEDAR (Western Washington University) · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal plant biology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeographyOceanographyClimate changeEnvironmental scienceGeology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Warming of the earth’s surface from the atmospheric greenhouse effect is altering climate processes and patterns worldwide. In the Pacific Northwest region of the U.S. and Canada, climate change is expected to result in rising sea level, stronger winter storms, warmer and wetter conditions in winter and spring, and increased water column stratification and acidification. Pacific Northwest seagrasses inhabit the intertidal and subtidal zones of energetic open shorelines and protected coastal embayments and provide valuable ecosystem services. Here we: 1) describe expected changes in the Pacific Northwest of six climate related components– temperature, storminess, precipitation and runoff, sea level rise, coastal upwelling, and ocean acidification, 2) evaluate the potential impacts of these changes on seagrasses on the outer coast and in the Salish Sea, 3) identify critical issues and data gaps, and 4) explore implications for seagrass research, restoration, resilience, and adaptation in the Pacific Northwest. A synthesis of first-order impacts suggests that there may be more negative than positive impacts of Pacific Northwest climate change on seagrasses; however, some processes will likely have disproportionate effects. For example, seagrasses such as Zostera marina benefit several-fold from increasing seawater CO2 concentrations. Indirect effects, such as algal blooms, trophic interactions, disease, and human activities could also affect seagrass resilience and adaptation in a changing climate.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,113
Score d'incertitude au seuil0,225

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,181
Écart entre enseignants0,172 · 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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueWestern CEDAR (Western Washington University)Même sujetMarine and coastal plant biologyTravaux en français237 207