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Enregistrement W2347030253 · doi:10.1144/jgs2015-086

Categorization of shell fragments provides a proxy for environmental energy and predation intensity

2016· article· en· W2347030253 sur OpenAlexafffund
Lindsey R. Leighton, Nikqueta C. Chojnacki, Emily S. Stafford, Carrie L. Tyler, Chris L. Schneider

Notice bibliographique

RevueJournal of the Geological Society · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueCephalopods and Marine Biology
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Geographic Society
Mots-clésCategorizationGeologyProxy (statistics)PredationPaleontologyArtificial intelligenceStatisticsComputer scienceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Shell fragments are extremely abundant in many marine environments; the origins of these fragments can largely be attributed to either crushing by predators or post-mortem processes such as transport. We present and test a new approach to identifying the origin of shell fragments in marine environments by examining modern mollusc assemblages from three wave-exposed, low-predation and three wave-sheltered, high-predation intertidal localities in Bamfield, British Columbia. We hypothesized that fragments with all-rounded edges (AR) or a combination of rounded and sharp edges (R&S) are indicative of taphonomic processes such as transport and so should occur more often in wave-exposed, low-predation localities whereas fragments with all sharp edges (AS) or a combination of intact and sharp edges (I&S), indicative of predation, should be more common in wave-sheltered, high-predation settings. In keeping with the prediction, All-Rounded (AR) and Rounded and Sharp (R&S) fragments are more abundant at the wave-exposed localities than at wave-sheltered localities whereas Intact and Sharp (I&S) and All-Sharp (AS) fragments are more abundant at high-predation localities than at low-predation localities. The two types of localities were statistically distinguishable for either gastropod or bivalve fragments. This supports the hypothesis that I&S and AS result from predation, whereas AR and R&S have a taphonomic genesis.

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)0,002
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 enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil0,154

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,183
Écart entre enseignants0,174 · 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

Citations25
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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