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Enregistrement W2811257475 · doi:10.1111/jfb.13745

A holistic investigation of the ecological correlates of abundance and body size for the endangered White's seahorse <i>Hippocampus whitei</i>

2018· article· en· W2811257475 sur OpenAlexafffund
Clayton G. Manning, Sarah J. Foster, David Harasti, Amanda C. J. Vincent

Notice bibliographique

RevueJournal of Fish Biology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAquatic life and conservation
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNSW Department of Primary Industries
Mots-clésSeagrassBiologyPredationEcologyEndangered speciesHabitatSeahorseAbundance (ecology)PredatorPopulationThreatened speciesCritically endangeredDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Analysing the associations between the endangered White's seahorse Hippocampus whitei and characteristics of its environment (including habitat, prey and predator variables) in an estuary in New South Wales, Australia, revealed that seahorses had a greater number of significant associations with environmental correlates within a single seagrass bed than among seagrass beds. Predator abundance was negatively correlated with H. whitei abundances among seven seagrass beds (200-6,000 m apart) and no ecological correlate was associated with H. whitei body size distributions. Within the seagrass bed with the greatest number of H. whitei, individuals preferentially selected locations that were deeper, had denser seagrass, more epiphytic prey types and fewer predators. Smaller H. whitei were associated with greater depths within the bed. In this study, each class of ecological correlate (habitat, prey, predators) was found to have at least one significant relationship with H. whitei, depending on the scale, demonstrating that all three are important to H. whitei populations. As such, future studies that evaluate animal populations may benefit from holistic approaches that consider each of these together. For animals that are experiencing dramatic population declines due to habitat destruction, as H. whitei has over the last decade, a better understanding of its relationship to its environment is important to inform conservation action.

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 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 enseignants0,265
Score d'incertitude au seuil0,183

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,216 · 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 tête enseignante, 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'admission2
Résumé présentoui

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