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Enregistrement W2784745071 · doi:10.18331/sfs2018.4.2.5

Mussel reefs in sub-littoral zone-An important habitat for infaunal and ichthyofaunal diversity

2018· article· en· W2784745071 sur OpenAlexvenueno aff
D. Viswambharan, Geetha Sasikumar, P Rohit

Notice bibliographique

RevueJournal of Survey in Fisheries Sciences · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFish Biology and Ecology Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReefLittoral zoneFisheryEcologyHabitatInvertebrateFaunaMusselCoral reefGeographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A Sub-littoral mussel reefs harbours rich and diverse invertebrate communities. They \nutilize the reef complex as their habitat, rich feeding substrate and also as refuge from \npredation. Though the invertebrate diversity of the reefs is available, reports pertaining \nto their relation to dietary habit of reef fishes are lacking. A study was taken up at the \nsub-littoral mussel reefs occurring off Someshwara Coast (120 47’ 19” N 740 51’ 05”E) \nin Karnataka (eastern Arabian Sea) to ascertain the diversity reef as well as the fish \nfauna of the region. The invertebrate community of the reef was collected by quadrant \nsampling method. The details on fish fauna of the reefs were collected by visual census \nand also by using semi-structured interviews with local fishers. Detailed study was \ncarried out to find the dietary relationship of the ichthyofauna with the diverse \norganism associated with the sub littoral mussel beds. Apart from barnacles and \nmussels, the invertebrate community was dominated by polychaetes followed by \namphipods and crablets. The major ichthyofaunal diversity includes fishes of the family \nLeiognathidae, Lutjanidae, Siganidae, Sciaenidae, Epinephelidae, Carangidae, Ariidae, \nHaemulidae, Cynoglossidae, and others. The information pertaining to the dietary \nhabits of the fish assemblages were compared with the in-faunal and ichthyofaunal \ndiversity of the reefs to bring out the importance of mussel bed habitat.

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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,053

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,164
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,103 · 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

Citations3
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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