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Enregistrement W2941183925 · doi:10.1093/jcbiol/ruz004

Evidence for a decline in the population density of Antarctic krill Euphausia superba Dana, 1850 still stands. A comment on Cox et al

2019· article· en· W2941183925 sur OpenAlexaff
Simeon L. Hill, Angus Atkinson, Evgeny A. Pakhomov, Volker Siegel

Notice bibliographique

RevueJournal of Crustacean Biology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensTula FoundationUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesBritish Antarctic SurveyNatural Environment Research CouncilSight Research UK
Mots-clésEuphausiaAntarctic krillKrillBiologyEuphausiaceaPopulationCrustaceanFisheryMarine conservationEcologyOceanographyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Antarctic krill (Euphausia superba Dana, 1850) exemplifies the key role of marine crustaceans in fisheries, foodwebs, and biogeochemical cycles. Ecological understanding and policy decisions require information on population trends. We have therefore worked with international colleagues to publish KRILLBASE, a database of fishery-independent krill population information for every decade since the 1970s. These data were used by Cox et al. (2018) who dispute the evidence for a late twentieth-century decline in krill density (number per unit area) in the Southwest Atlantic sector of the Southern Ocean and claim to overturn “much of recent thinking about climate-driven change in krill populations.” They support this claim with an analysis which reaffirms one non-significant result from an earlier paper but does not challenge the five significant results from that paper or those of other studies which support a decline. In this comment we examine the methods which led Cox and coauthors to conclude that krill density has been stable over the last 40 years. Although these authors provide a potentially useful approach, we show that their analysis was biased by the exclusion of usable net types, the inclusion of negatively biased data and down-weighting of high densities in the early part of the analysis period, the absence of recent data from the north of the sector, and a lack of statistical hypothesis testing. These factors maximise the chances of failure to detect a real decline. To aid future analyses we provide recommendations to supplement those which accompany KRILLBASE. We also suggest the need for consensus scientific advice on krill population dynamics based on agreed standards of evidence, evaluation of uncertainty, and a thorough understanding of the data. This will be more useful to policy makers and other stakeholders than polarised opinions. Meanwhile, the evidence for a decline in krill density still stands.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,052
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,052
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0040,007
Communication savante0,0030,006
Science ouverte0,0060,003
Intégrité de la recherche0,0230,030
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,009

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,292 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations41
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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