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Enregistrement W2347187419 · doi:10.1016/j.jmarsys.2016.05.003

Developing priority variables (“ecosystem Essential Ocean Variables” — eEOVs) for observing dynamics and change in Southern Ocean ecosystems

2016· article· en· W2347187419 sur OpenAlex
Andrew Constable, Daniel P. Costa, Oscar Schofield, Louise Newman, Ed Urban, Elizabeth A. Fulton, Jess Melbourne-Thomas, Tosca Ballerini, Philip W. Boyd, Angelika Brandt, Willaim K. de la Mare, Martin Edwards, Marc Eléaume, Louise Emmerson, Katja Fennel, Sophie Fielding, Huw J. Griffiths, Julian Gutt, Mark A. Hindell, Eileen E. Hofmann, Simon Jennings, Hyoung Sul La, Andrea McCurdy, B. Greg Mitchell, Tim Moltmann, Monica Muelbert, Eugene J. Murphy, Tony Press, Ben Raymond, Keith Reid, Christian S. Reiss, Jake Rice, Ian Salter, David C. Smith, Song Sun, Colin Southwell, Kerrie M. Swadling, Anton Van de Putte, Zdenka Willis

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Marine Systems · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensFisheries and Oceans CanadaDalhousie University
Organismes subventionnairesDeutsches Zentrum für integrative Biodiversitätsforschung Halle-Jena-LeipzigUniversität BremenUniversitetet i BergenNorsk PolarinstituttSouthern African Science Service Centre for Climate Change and Adaptive Land ManagementScientific Committee on Antarctic ResearchNorsk Institutt for VannforskningSight Research UKNatural Environment Research CouncilNational Energy Research Scientific Computing CenterNational Aeronautics and Space AdministrationInstitut Français de Recherche pour l'Exploitation de la MerNational Science Foundation
Mots-clésMarine ecosystemEcosystemEcologyEnvironmental scienceClimate changeEnvironmental resource managementEcosystem-based managementHabitatRange (aeronautics)GeographyOceanographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Reliable statements about variability and change in marine ecosystems and their underlying causes are needed to report on their status and to guide management. Here we use the Framework on Ocean Observing (FOO) to begin developing ecosystem Essential Ocean Variables (eEOVs) for the Southern Ocean Observing System (SOOS). An eEOV is a defined biological or ecological quantity, which is derived from field observations, and which contributes significantly to assessments of Southern Ocean ecosystems. Here, assessments are concerned with estimating status and trends in ecosystem properties, attribution of trends to causes, and predicting future trajectories. eEOVs should be feasible to collect at appropriate spatial and temporal scales and are useful to the extent that they contribute to direct estimation of trends and/or attribution, and/or development of ecological (statistical or simulation) models to support assessments. In this paper we outline the rationale, including establishing a set of criteria, for selecting eEOVs for the SOOS and develop a list of candidate eEOVs for further evaluation. Other than habitat variables, nine types of eEOVs for Southern Ocean taxa are identified within three classes: state (magnitude, genetic/species, size spectrum), predator–prey (diet, foraging range), and autecology (phenology, reproductive rate, individual growth rate, detritus). Most candidates for the suite of Southern Ocean taxa relate to state or diet. Candidate autecological eEOVs have not been developed other than for marine mammals and birds. We consider some of the spatial and temporal issues that will influence the adoption and use of eEOVs in an observing system in the Southern Ocean, noting that existing operations and platforms potentially provide coverage of the four main sectors of the region — the East and West Pacific, Atlantic and Indian. Lastly, we discuss the importance of simulation modelling in helping with the design of the observing system in the long term. Regional boundary: south of 30°S.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,334
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,218 · 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