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Enregistrement W3029182602 · doi:10.1655/0018-0831-76.2.251

Adrift on a Sea of Troubles: Can Amphibians Survive in a Human-Dominated World?1

2020· article· en· W3029182602 sur OpenAlexaff
Jessica Ford, David A. G. A. Hunt, Grant E. Haines, Micaela Lewis, Yael Lewis, David M. Green

Notice bibliographique

RevueHerpetologica · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAmphibian and Reptile Biology
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAmphibianRealmHabitat destructionHabitatBiologyEcologyEcosystemPopulationEnvironmental ethicsGeographySociologyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The calamity of amphibian population declines has preoccupied the thoughts of many amphibian biologists for the past 30 yr. Because amphibians provide multiple essential ecosystem services at all life stages, the threats associated with their decline are likely also to be multiple and interconnected. No single cause has yet explained all amphibian declines; one potential threat after another has been investigated in isolation and found to explain only a piece of a larger puzzle. A more holistic, synergistic approach is needed to understand how, and when, normally tolerated environmental influences might exceed the capacities of amphibian populations to cope either phenotypically or evolutionarily. Ultimately, the factors generally implicated in amphibian declines are all secondary to habitat loss and degradation caused by human activity. Because the roots of this problem are cultural and economic, the solutions do not lie solely within the realm of science but instead require political and societal action.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,998

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)0,0030,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,222 · 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.

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

Citations17
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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