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Enregistrement W3027200232 · doi:10.3389/fmars.2020.00298

Construction and Interpretation of Particle Size Distribution Spectra From 19 Ecopath Models of Chinese Coastal Ecosystems

2020· article· en· W3027200232 sur OpenAlexaff
Lu Zhai, Daniel Pauly

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Marine Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesBloomberg PhilanthropiesPaul M. Angell Family FoundationMarisla FoundationMinderoo FoundationOak FoundationChina Scholarship CouncilDavid and Lucile Packard Foundation
Mots-clésInterpretation (philosophy)EcosystemEnvironmental scienceOceanographyDistribution (mathematics)GeographyEcologyAtmospheric sciencesGeologyComputer scienceBiologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To assess the changes that fisheries have imposed on the functioning of coastal marine ecosystems in China, nineteen published Ecopath models were used to construct particle size distribution (PSD) spectra. The results show that high biomass of jellyfish from ranching operation impacted almost all of the ecosystems studied here. As well, an increasing impact of fisheries was demonstrated, via steeper PSD slopes, for ecosystems with models covering two or more periods. Models of nearshore areas, i.e., bays and estuaries, exhibited steeper PSD slopes that models of offshore areas. The PSD slopes were also correlated with total catch (TC), with the mean trophic level of catch and with the Shannon-Wiener diversity index (H’) that can be computed from Ecopath models. A multiple regression predicting the PSD slopes from year and mean trophic level of the catch explained 38.5 % of the variance in the slopes. Overall, this study confirmed the status of depletion in China’s marine fisheries resources. Also, it established that including a PSD while constructing an Ecopath model, which is straightforward, will improve it, and allow more insights to be obtained from it regarding the impact of fishing on marine ecosystems.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,678
Score d'incertitude au seuil0,788

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,182
Écart entre enseignants0,176 · 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

Citations7
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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