Use of High-Frequency Noninvasive Electromagnetic Biosensors to Detect Ocean Acidification Effects on Shellfish Behavior
Notice bibliographique
Résumé
Although ocean acidification studies related to marine animal behavior have increased in recent years, the behavioral effects of ocean acidification on shellfish are relatively understudied, even though marine shellfish exhibit a wealth of behaviors that can modify organismal interactions and biological community functioning. Furthermore, detecting acute behavioral changes may provide a biological indicator of ecosystem stress and/or an early warning system for aquaculture operations. This article highlights a new and emerging technology—high-frequency noninvasive (HFNI) electromagnetic biosensors—that can be used to document acute and long-term effects of elevated CO2 on the valve-gaping behavior of marine bivalves. An overview of the technology is presented, and the current and potential uses of these biosensors in ocean acidification research are highlighted, along with current limitations and next steps. Although a handful of studies have used these biosensors to test for effects of acidification on bivalve valve-gaping behavior, their potential for testing critical and novel hypotheses regarding ocean acidification effects in a broader range of shellfish taxa is currently underused. Ultimately, this article provides a basis for expanding ocean acidification research on shellfish behavior through the use of HFNI electromagnetic biosensors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».