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Enregistrement W2317716630 · doi:10.1139/cjfas-2015-0326

Favorites and leftovers on the menu of scavenging seabirds: modelling spatiotemporal variation in discard consumption

2016· article· en· W2317716630 sur OpenAlexvenueno aff
Jochen Depestele, Marie-Joëlle Rochet, Ghislain Dorémus, Pascal Laffargue, Eric Stienen

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstituut voor Landbouw-, Visserij- en Voedingsonderzoek, Vlaamse OverheidAgentschap voor Natuur en Bos
Mots-clésDiscardsSeabirdForagingBayFisheryEcologyPelagic zoneMarine ecosystemBenthic zoneMarine conservationFishingEnvironmental scienceEcosystemOceanographyBiologyPredation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fishery discards subsidise the food supply of a large community of scavenging seabirds, thus substantially influencing seabird ecology. Seabird preference for certain types of discards determines the number and composition of discards available for non-avian marine scavengers. To quantify both portions of discards temporally as well as spatially, we have used a modelling framework that integrates the spatial and temporal variation in seabird distribution, seabird attraction to fishing vessels, and discard distribution. The framework was applied to a case study in the Bay of Biscay, where a wide variation in discard consumption was observed across seabird foraging guilds, discard types, periods, and locations. Seabirds removed about one-quarter of the Bay of Biscay discards. The remaining sinking discards have limited potential to subsidize scavenging benthic communities on a large scale, but they may contribute substantially to scavenger diets on a local scale. Changes in food subsidies caused by discard mitigation measures, such as the “landing obligation” in the European Common Fisheries Policy, are likely to have ecosystem effects on both scavenging seabirds and non-avian marine scavengers.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,235
Score d'incertitude au seuil0,468

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,192 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations24
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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