MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2890426006 · doi:10.1146/annurev-marine-010318-095106

Marine Metazoan Modern Mass Extinction: Improving Predictions by Integrating Fossil, Modern, and Physiological Data

2018· review· en· W2890426006 sur OpenAlexafffund
Piero Calosi, Hollie M. Putnam, Richard J. Twitchett, Fanny Vermandele

Notice bibliographique

RevueAnnual Review of Marine Science · 2018
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoral and Marine Ecosystems Studies
Établissements canadiensUniversité du Québec à Rimouski
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversité du Québec à Rimouski
Mots-clésMarine ecosystemBiodiversityExtinction (optical mineralogy)Extinction eventEcosystemEcologyGlobal changeSustenanceMarine lifeMarine biodiversityOcean acidificationBiologyClimate changePaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Evolution, extinction, and dispersion are fundamental processes affecting marine biodiversity. Until recently, studies of extant marine systems focused mainly on evolution and dispersion, with extinction receiving less attention. Past extinction events have, however, helped shape the evolutionary history of marine ecosystems, with ecological and evolutionary legacies still evident in modern seas. Current anthropogenic global changes increase extinction risk and pose a significant threat to marine ecosystems, which are critical for human use and sustenance. The evaluation of these threats and the likely responses of marine ecosystems requires a better understanding of evolutionary processes that affect marine ecosystems under global change. Here, we discuss how knowledge of ( a) changes in biodiversity of ancient marine ecosystems to past extinctions events, ( b) the patterns of sensitivity and biodiversity loss in modern marine taxa, and ( c) the physiological mechanisms underpinning species' sensitivity to global change can be exploited and integrated to advance our critical thinking in this area.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Science ouverte
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 enseignants0,980
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,016
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,269 · 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.

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

Citations46
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAnnual Review of Marine ScienceMême sujetCoral and Marine Ecosystems StudiesTravaux en français237 207