Remembering John Steele and his models for understanding the structure and function of marine ecosystems
Notice bibliographique
Résumé
Abstract John Steele (1926–2013) is remembered for his ecosystem modelling studies on the role of biological interactions and environment on the structure and function of marine ecosystems, including consequences for fish production and fisheries management. Here, we provide a scientific tribute to Steele focusing on, by means of example, his modelling of plankton predation [Steele and Henderson (1992) The role of predation in plankton models. J. Plankton Res., 14, 157–172] that showed that differences in ecosystem dynamics between the subarctic Pacific and North Atlantic oceans can be explained solely on the basis of zooplankton mortality. The study highlights Steele’s artistry in simplifying the system to a tractable minimal model while paying great attention to the precise functional forms used to parameterize mortality, grazing and other biological processes. The success of this and other works by Steele was in large part due to his effective communication with the rest of the scientific community (especially non-modellers) resulting from his enthusiasm, use of an experiment-like (hypothesis driven) approach to applying his models and by describing simplifications and assumptions in scrupulous detail. We also intend our contribution to remember Steele as the consummate gentleman, notably his humble, behind-the-scenes attitude, his humour and his dedication to enhancing the careers of others.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».