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Enregistrement W2714855017 · doi:10.1146/annurev-marine-121916-063134

Applying Movement Ecology to Marine Animals with Complex Life Cycles

2017· review· en· W2714855017 sur OpenAlexafffund
Richard M. Allen, Anna Meta×as, Paul V. R. Snelgrove

Notice bibliographique

RevueAnnual Review of Marine Science · 2017
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoral and Marine Ecosystems Studies
Établissements canadiensMemorial University of NewfoundlandDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMemorial University of Newfoundland
Mots-clésMovement (music)EcologyBiological dispersalResource (disambiguation)Life historyConstruct (python library)Scale (ratio)InterdependencePopulationDiversity (politics)BiologyGeographySociologyComputer scienceSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Marine animals with complex life cycles may move passively or actively for fertilization, dispersal, predator avoidance, resource acquisition, and migration, and over scales from micrometers to thousands of kilometers. This diversity has catalyzed idiosyncratic and unfocused research, creating unsound paradigms regarding the role of movement in ecology and evolution. The emerging movement ecology paradigm offers a framework to consolidate movement research independent of taxon, life-history stage, scale, or discipline. This review applies the framework to movement among life-history stages in marine animals with complex life cycles to consolidate marine movement research and offer insights for scientists working in aquatic and terrestrial realms. Irrespective of data collection or simulation strategy, breaking each life-history stage down into the fundamental units of movement allows each unit to be studied independently or interactively with other units. Understanding these underlying mechanisms of movement within each life-history stage can then be used to construct lifetime movement paths. These paths can allow further investigation of the relative contributions and interdependencies of steps and phases across a lifetime and how these paths influence larger research topics, such as population-level movements.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,291 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations65
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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