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Enregistrement W3049552280 · doi:10.22541/au.158212994.40773562

Higher thermal resistance of corals in the global marine biodiversity center

2020· dataset· en· W3049552280 sur OpenAlexafffund
Tim R. McClanahan, Joseph Maina, Emily S. Darling, Stéphanie D ’agata, Nyawira A. Muthiga, Julien Leblond, Rohan Arthur, Stacy D. Jupiter, Shaun K. Wilson, Sangeeta Mangubhai, Ali M. Ussi, Mireille M. M. Guillaume, Austin T. Humphries, Vardhan Patankar, George Shedrawi, Pagu Julius, January Ndagala, Gabriel Grimsditch

Notice bibliographique

RevueAuthorea · 2020
Typedataset
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoral and Marine Ecosystems Studies
Établissements canadiensBentley (Canada)
Organismes subventionnairesConsejo Superior de Investigaciones CientíficasNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaDepartment of Science and Technology, Ministry of Science and Technology, IndiaVillum FondenAgence Nationale de la RechercheWaitt FoundationState University of ZanzibarJohn D. and Catherine T. MacArthur FoundationCarnegie Corporation of New YorkUnited States Agency for International Development
Mots-clésCoralCoral reefEnvironmental scienceReefGeographyCoral bleachingResistance (ecology)Climate changeEcologyAdaptation (eye)OceanographyPhysical geographyBiologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Predictions for the future of coral reef are largely based on thermal exposure and poorly account for geographic variation in biological sensitivity and resistance to thermal stress. Based on the ratio of thermal exposure and sensitivity, geographic variability of coral resistance was estimated during the 2016 global-bleaching event. Exposure was estimated as historical cumulative excess summer heat (CTA) and a multivariate index of SST, light, and water flow (CE). Site sensitivity was estimated for 226 sites using coordinated bleaching observations. Site resistance was evaluated by 128 possible models for the influences of geography, historical SST variation, coral cover, and number of coral genera. Most factors were statistically significant but the strongest factor was geography - Coral Triangle having higher resistance than non-Coral Triangle sites. Consequently, future predictions of thermal stress will need to account for strong geographic differences in acclimation/adaptation.

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 consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,202
Score d'incertitude au seuil1,000

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 ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,209 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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