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Enregistrement W2924923185 · doi:10.1101/584557

Population productivity of wedgefishes, guitarfishes, and banjo rays: inferring the potential for recovery

2019· preprint· en· W2924923185 sur OpenAlexaff
Brooke M. D’Alberto, John K. Carlson, Sebastián A. Pardo, Colin A. Simpfendorfer

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2019
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIchthyology and Marine Biology
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesAustralian GovernmentNational Oceanic and Atmospheric AdministrationU.S. Department of Commerce
Mots-clésExtinction (optical mineralogy)ProductivityPopulationBiologyValue (mathematics)Order (exchange)EcologyStatisticsDemographyMathematicsEconomicsSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Recent evidence of widespread and rapid declines of wedgefishes, guitarfishes, and banjo ray populations (Order Rhinopristiformes), driven by a high demand for their fins in Asian markets and the quality of their flesh, raises concern about their risk of over-exploitation and extinction. Using life history theory and incorporating uncertainty into a modified Euler-Lotka model, maximum intrinsic rates of population increase ( r max ) were estimated for nine species from the four families of rhinopristiforms. Estimates of median r max varied from −0.04 to 0.60 year −1 among the nine species, but generally increased with increasing maximum size. In comparison to 115 other species of chondrichthyans for which r max values were available, the families Rhinidae and Glaucostegidae are relatively productive, while most species from Rhinobatidae and Trygonorrhinidae had relatively low r max values. If the demand for their high value products can be addressed, then population recovery for this species is likely possible but will vary depending on the species.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,190 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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