MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2618301266 · doi:10.4257/oeco.2016.2004.04

ECOLOGIA DE ICTIOPLÂNCTON: UMA ABORDAGEM CIENCIOMÉTRICA

2016· article· pt· W2618301266 sur OpenAlexaboutno aff
Priscilla Ramos Cruz, Igor de Paiva Affonso, Luiz Carlos Gomes

Notice bibliographique

RevueOecologia Australis · 2016
Typearticle
Languept
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIchthyoplanktonGeographyFishingRanking (information retrieval)EcologyFisheryFish <Actinopterygii>BiologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The early life history of fish involves multiple processes and strategies to ensure the survival, and the knowledge on this field provides important information about the conservation of species and fish stocks. We used a scientometric approach to investigate the current situation of ichthyoplankton ecology and to assess the overall scientific production indexed in the Web of Knowledge databank from 1990 to 2015. We additionally analyzed Brazil's position on the world ranking. The information collected covered the country where the study was developed, the different sampled environments (marine or freshwater), and the type of studies developed (predictive, descriptive, experiments and modeling). In addition, we investigated the names attributed to ichthyoplankton (larvae, juvenile, young of the year, etc.) in titles and abstracts of articles. We found 1104 articles published by authors from 66 countries, most of which was classified as descriptive and related to marine environments. Brazil was the fourth most productive country, after the United States of America, Australia and Canada. Switzerland was highlighted by publication of experimental studies and Norway by developing modeling studies. Predictive studies were produced mainly in Canada, Australia and Germany. Globally, the most common topics were "distribution" and "structure of the assemblages," followed by some issues classically focused on ecology and monitoring of fishing, such as "spawning grounds" and "recruitment". Other topics such as "competition", "predation", "anthropogenic impacts" and "biological invasions" were among the least studied. The results allows to suggest challenges for the future of this field in the world: develop broader ecological researches, test hypotheses and try to answer questions that aim current issues widely discussed in other areas, such as global changes, still not addressed by ichthyoplanktologists. In Brazil, research should aim a better understanding of the thousands of native fish species whose environmental requirements during the early life stages remains unknown, but without losing focus on issues of global interest.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,274
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2810,008

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,258 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations5
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueOecologia AustralisMême sujetMarine and fisheries researchTravaux en français237 207