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Enregistrement W2783660942 · doi:10.1016/j.marpolbul.2017.12.064

Trait-based characterization of species transported on Japanese tsunami marine debris: Effect of prior invasion history on trait distribution

2018· article· en· W2783660942 sur OpenAlexaff
Jessica A. Miller, Reva A. Gillman, James T. Carlton, Cathryn Clarke Murray, Jocelyn C. Nelson, Michio Otani, Gregory M. Ruiz

Notice bibliographique

RevueMarine Pollution Bulletin · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicroplastics and Plastic Pollution
Établissements canadiensNorth Pacific Marine Science OrganizationFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesDivision of Ocean SciencesOregon Sea Grant, Oregon State UniversityMinistry of the Environment, Government of Japan
Mots-clésBryozoaEcologyBiologyHabitatArchipelagoSubtropicsOrdinationTaxonomy (biology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nearly 300 coastal marine species collected from >630 debris items from the 2011 Great East Japan earthquake and tsunami have landed alive along the North American Pacific coast and the Hawaiian Archipelago. We synthesized life history, environmental, and distributional traits for 103 of these species and compared species with (n=30) and without (n=62) known invasion histories. The species represent 12 phyla, and Mollusca, Crustacea, and Bryozoa accounted for 71 of the 103 species. The majority are native to the Northwest Pacific and the Central Indo-Pacific. Species with known invasion history were more common on artificial and hardpan substrates, in temperate reef, fouling, and flotsam habitats, at subtropical and tropical temperatures, and exhibited greater salinity tolerance than species with no prior invasion history. Thirty-five Japanese tsunami marine species without prior invasion history overlapped in ordination trait space with known invaders, indicating a subset of species in this novel assemblage that possess traits similar to species with known invasion history.

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)0,001
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,179
Écart entre enseignants0,172 · 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

Citations15
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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