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Enregistrement W26987088 · doi:10.1111/jpy.12368

Biografía. D. Francisco Martínez y Laso de la Vega, el Indiano

2004· article· en· W26987088 sur OpenAlexfundno aff
Fernando Palanques Ayén

Notice bibliographique

RevueRevista velezana · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueHistorical Studies on Spain
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésVegaHumanitiesArtPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Kelps are a clade of morphologically diverse, ecologically important habitat-forming species. Many kelps live in wave-swept environments and are exposed to chronic flow-induced stress. In order to grow and survive in these harsh environments, kelps can streamline (reducing drag coefficient) to avoid drag or to increase attachment and breakage force to tolerate it. We aimed to quantify the drag tolerance and streamlining strategies of kelps from wave-swept intertidal habitats. We measured drag coefficient and tenacity of populations from eight kelp species over a wide range of sizes to determine whether kelps avoid dislodgement by reducing drag coefficient or by increasing tenacity as they grow, and whether these traits are traded off. We employed phylogenetic comparative methods to rule out potentially confounding effects of species' relatedness. There was a significant negative relationship between drag avoidance and tolerance strategies, even after incorporating phylogeny. Kelps that were more tenacious were less able to reduce drag, resulting in a continuum from "tolerators" to "streamliners," with some species demonstrating intermediate, mixed strategies. Drag and tenacity were correlated with geometric properties (i.e., second moment of area) of the stipe in large kelps. Results presented in this study suggest that kelps are either strong or streamlined, but not both. This continuum is consistent with avoidance and tolerance trade-offs that have been documented in many different biological systems and may have widespread implications for the evolution of large macroalgae, perhaps driving morphological diversity within this group.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge 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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,927
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,001

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,225 · 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'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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