MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2560562998 · doi:10.3389/fmars.2016.00245

Food-Web and Ecosystem Structure of the Open-Ocean and Deep-Sea Environments of the Azores, NE Atlantic

2016· article· en· W2560562998 sur OpenAlexaff
Telmo Morato, Emile Lemey, Gui M. Menezes, Christopher K. Pham, Joana Brito, Ambre Soszynski, Tony J. Pitcher, Johanna J. Heymans

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Marine Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesFundação para a Ciência e a TecnologiaNatural Environment Research CouncilEuropean CommissionSight Research UKFundo Regional para a Ciência e Tecnologia
Mots-clésTrophic levelEcosystemMarine ecosystemFood webPelagic zoneEcosystem modelEcosystem healthDetritusEnvironmental scienceMarine Strategy Framework DirectiveBiodiversityEcosystem-based managementEcologyFisheryEcosystem servicesBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Marine Strategy Framework Directive intends to adopt ecosystem-based management for resources, biodiversity and habitats that puts emphasis on maintaining the health of the ecosystem alongside appropriate human use of the marine environment, for the benefit of current and future generations. Within the overall framework of ecosystem-based management, ecosystem models are tools to evaluate and gain insights in ecosystem properties. The low data availability and complexity of modelling deep-water ecosystems has limited the application of ecosystem models to few deep-water ecosystems. Here, we aim to develop an ecosystem model for the deep-sea and open ocean in the Azores exclusive economic zone with the overarching objective of characterising the food-web and ecosystem structure of the ecosystem. An ecosystem model with 45 functional groups, including a detritus group, two primary producer groups, eight invertebrate groups, 29 fish groups, three marine mammal groups, a turtle and a seabird group was built. Overall data quality measured by the pedigree index was estimated to be higher than the mean value of all published models. Therefore, the model was built with source data of an overall reasonable quality, especially considering the normally low data availability for deep-sea ecosystems. The total biomass (excluding detritus) of the modelled ecosystem for the whole area was calculated as 24.7 t km-². The mean trophic level for the total marine catch of the Azores was estimated to be 3.95, similar to the trophic level of the bathypelagic and medium-size pelagic fish. Trophic levels for the different functional groups were estimated to be similar to those obtained with stable isotopes and stomach contents analyses, with some exceptions on both ends of the trophic spectra. Omnivory indices were in general low, indicating prey speciation for the majority of the groups. Cephalopods, pelagic sharks and toothed whales were identified as groups with key ecological roles in the ecosystem. Due to concerns on the use of ecosystem models with low confidence in exploring management decisions and ecological theories, the current version of this model should only be use with caution until biomass estimates are validated with survey data or the model is fitted to time

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)0,000
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 enseignants0,134
Score d'incertitude au seuil0,266

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,191 · 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

Citations29
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFrontiers in Marine ScienceMême sujetMarine and fisheries researchTravaux en français237 207