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Enregistrement W2948706910 · doi:10.30810/rcs.v2i4.905

Efeitos das mudanças climáticas sobre as comunidades de peixes na Bacia Amazônica

2019· article· pt· W2948706910 sur OpenAlexaff
Bruna de Souza Andrade, Carolina Laurent Singh, Jamerson Aguiar‐Santos, Vinícius Verona Carvalho Gonçalves, Flávia K. Siqueira‐Souza, Carlos Edwar de Carvalho Freitas

Notice bibliographique

RevueREVISTA CIÊNCIAS DA SOCIEDADE · 2019
Typearticle
Languept
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish biology, ecology, and behavior
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeographyHumanitiesFish <Actinopterygii>BiologyFisheryPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As mudanças climáticas, principalmente em decorrência das ações antrópicas, têm sido causas de impactos ambientais a nível regional e global. Dentre as regiões do planeta, a região Amazônica é uma das mais prejudicadas pelos impactos das mudanças climáticas que têm se manifestado por meio de eventos extremos com sérias implicações para a biodiversidade mais rica e endêmica do planeta. Diante disso, o objetivo deste trabalho foi discutir os efeitos das mudanças climáticas sobre os peixes amazônicos. Tais efeitos induzem ao aumento da temperatura, oscilações nos níveis de oxigênio e alterações no ciclo hidrológico em decorrência dos eventos de secas e inundações extremas. Nos peixes, esses efeitos têm implicações biológicas comprometendo a fisiologia das espécies; ecológicas com significativas alterações nos aspectos reprodutivos, alimentares e migratórios, além de variações na abundância e riqueza das espécies; as quais eventualmente terão consequências diretas na produção pesqueira. Os efeitos das mudanças climáticas na ictiofauna necessitam ser investigados e avaliados profundamente para que estratégias de conservação e manejo possam ser traçadas a fim de assegurar a manutenção da biodiversidade íctica na amazônia.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,274 · 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

Citations9
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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