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Enregistrement W2885084499

Étude des niches trophiques des rorquals du Saint-Laurent par l'analyse des rapports isotopiques de carbone et d'azote

2012· article· fr· W2885084499 sur OpenAlexaboutno aff
Katherine M. Gavrilchuk

Notice bibliographique

RevueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2012
Typearticle
Languefr
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dans les environnements où les ressources sont limitantes, la compétition pour la nourriture est élevée chez les espèces sympatriques et évolutivement proches. Le nombre d'espèces cohabitant dans une communauté sera déterminé par leur capacité à se répartir les ressources disponibles dans le temps et l'espace. Quatre populations de rorquals coexistent de façon saisonnière dans le Golfe du Saint-Laurent au Québec avec un chevauchement spatial important. La présente étude avait deux objectifs principaux: (1) d'investiguer la différenciation de niche trophique entre ces espèces de rorquals, (2) d'examiner les patrons d'utilisation des ressources alimentaires à long terme afin de mieux comprendre la dynamique trophique de ces prédateurs marins peu étudiés. Malgré un chevauchement considérable de leurs niches trophiques, chaque espèce se distingue par la contribution relative de chaque type de proies au régime alimentaire. L'analyse de la dynamique temporelle des niches trophiques a révélé que les espèces ayant un régime alimentaire généraliste semblent incorporer une plus grande proportion de proies de niveau trophique supérieur depuis les années 1990. Ceci pourrait refléter une réponse aux modifications de l'écosystème, suite à l'effondrement des stocks de poisson de fond dans les années 1990. À l'opposé, l'espèce ayant un régime alimentaire spécialisé démontre aussi le plus faible degré de variation de la niche trophique dans le temps. Ce qui pourrait les rendre plus vulnérable à la compétition interspécifique et aux changements environnementaux.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,907
Score d'incertitude au seuil0,185

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
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0020,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,199 · 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

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
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