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Enregistrement W2980972418

Depositional record of seagrass epiphytes and their link to differing physiochemical conditions

2019· article· en· W2980972418 sur OpenAlexaff
Dani Clement

Notice bibliographique

RevueStudent Research Proceedings · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal plant biology
Établissements canadiensMacEwan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiotaSeagrassOceanographySound (geography)GeologySedimentReefEpiphyteThalassia testudinumEcologyPaleontologyEcosystemBiology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Cayman Islands are small islands in the Caribbean, prone to damage from tropical storms. Barrier reefs and large sediment loads help protect human settlements from the waves these storms generate. The coastal sediment budget is mainly governed by natural processes, such as erosion, but also added to by calcareous shells and siliceous tests of marine organisms. In the Cayman Islands, much of the contributing biota are epiphytes that form a crust on the leaves of marine seagrass (Thalassia testudinum). These organisms include coralline algae and gastropods as well as microorganisms such as foraminifera. This study examines sediment samples from cores in two lagoons on Grand Cayman, North Sound and South Sound. North Sound is very large, has thick vegetation and is lined with mangroves along much of the shore. South Sound is relatively small, has only minimal mangrove contact, and is regularly swept through by strong ocean currents. Water circulation patterns are significantly different between the two sounds, with much of North Sound’s waters recirculating rather than being refreshed. In this project, sediment core samples from both sounds are analyzed and biota identified. The genera between the cores are compared to determine if the biota is different. The relative abundances of epiphyte genera are documented to determine their distribution along a 50 cm vertical sediment profile in each lagoon. The results will be analyzed to determine whether the dissimilar physiochemical conditions between the two sounds can be linked to the presence of differing biota through each sediment core.   Faculty Mentor: Hilary Corlett Department: Earth and Planetary Sciences

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,099
Score d'incertitude au seuil0,505

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,283 · 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.

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

Citations0
Publié2019
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Résumé présentoui

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