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Enregistrement W3035720195 · doi:10.1111/ecog.05155

Transoceanic dispersal of terrestrial species by debris rafting

2020· article· en· W3035720195 sur OpenAlexafffundabout
Zoë Lindo

Notice bibliographique

RevueEcography · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental DNA in Biodiversity Studies
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBiological dispersalEcologyGlacial periodDebrisBiogeographyBiodiversityFaunaLand bridgeShoreGeographyOceanographyGeologyBiologyPaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rare, long‐distance dispersal events are a key process in generating and maintaining patterns in biological diversity and species distributions across space and time. The 9.0 magnitude earthquake that struck the eastern coast of Japan in 2011, and the subsequent 38 m high tsunami washed large amounts of shoreline debris into the Pacific Ocean that led to a large‐scale biological rafting event carrying nearly 300 marine species to the western shores of North America. Whether oceanic, trans‐Pacific dispersal via rafting generates long distance dispersal events for small, flightless, terrestrial species is unknown. By sampling beach debris associated with known hot‐spots of tsunami debris along the north and east shores of Graham Island, Haida Gwaii, Canada, I document significantly dissimilar invertebrate communities associated with tide‐line beach debris and the occurrence of several putative Japanese species of soil‐dwelling mites (Acari: Oribatida). Previous explanations of Haida Gwaii's unique flora and fauna have been attributed to a proximity to the Beringian land bridge and the accumulated evidence of near‐offshore glacial refugia during the last glacial period. However, my research also suggests that stochastic, trans‐Pacific rafting events contribute to the biodiversity and biogeography of soil communities on the west coast of North America.

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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,999

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)0,0020,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,182
Écart entre enseignants0,169 · 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

Citations21
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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