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Enregistrement W2320101407 · doi:10.1139/cjfas-2016-0100

Size-based approaches to aquatic ecosystems and fisheries science: a symposium in honour of Rob Peters

2016· article· en· W2320101407 sur OpenAlexaffvenue
Henrique C. Giacomini, Brian J. Shuter, Julia K. Baum

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensUniversity of VictoriaMinistry of Natural Resources and ForestryUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEcologyTrophic levelPopulation sizeEcosystemSampling (signal processing)Environmental changeCommunity structureFisheries managementPopulationGeographyBiologyComputer scienceClimate changeFishing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This special issue honours Rob Peters’ outstanding contributions to the field of aquatic ecology. It focuses on the size spectrum approach — in which individual organisms, rather than species, are the most basic biological unit — and highlights applications of this approach to fisheries management. The 21 papers in this issue cover three subject areas: (i) the use of size spectra to characterize variation in community structure, (ii) the development of size-based models of ecosystem dynamics to address fisheries questions, and (iii) applications of size-based theory to examine the consequences of variation in predator–prey size relationships, body size – trophic level relationships, and body size – life history relationships. The empirical studies herein demonstrate the utility of size spectra as indicators of population or community structure and for detecting impacts associated with environmental change. Future research focused on refining size-based sampling methods, standardizing metrics and analytical methods, understanding model sensitivity to the underlying assumptions, and comparative studies across ecosystems will enhance our ability to reliably interpret changes in size spectrum characteristics, thus facilitating their use as indicators of ecological change.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0040,007
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,166 · 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
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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