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Enregistrement W3097572033 · doi:10.1007/s10811-020-02256-4

Saved by seaweeds: phyconomic contributions in times of crises

2020· article· en· W3097572033 sur OpenAlexaff
Ole G. Mouritsen, Prannie Rhatigan, M. Lynn Cornish, Alan T. Critchley, José Lucas Pérez‐Lloréns

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Phycology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal and Marine Management
Établissements canadiensCape Breton UniversityAcadian Seaplants (Canada)
Organismes subventionnairesNordea-fonden
Mots-clésPlant physiologyBiologyBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Seaweeds (macroalgae) are, together with microalgae, main contributors to the Earth's production of organic matter and atmospheric oxygen as well as fixation of carbon dioxide. In addition, they contain a bounty of fibres and minerals, as well as macro- and micronutrients that can serve both technical and medicinal purposes, as well as be a healthy and nutritious food for humans and animals. It is therefore natural that seaweeds and humans have had a myriad of interwoven relationships both on evolutionary timescales as well as in recent millennia and centuries all the way into the Anthropocene. It is no wonder that seaweeds have also entered and served as a saviour for humankind around the globe in many periods of severe needs and crises. Indeed, they have sometimes been the last resort, be it during times of famine, warfare, outbreak of diseases, nuclear accidents, or as components of securing the fabric of social stability. The present topical review presents testimony from the history of human interaction with seaweeds to the way humankind has, over and over again, been 'saved by seaweeds'. It remains a historical fact that in extreme conditions, such as shortage and wars, humans have turned to seaweeds in times of 'needs must' and created new opportunities for their uses in order to mitigate disasters. Lessons to be learned from this history can be used as reminders and inspiration, and as a guide as how to turn to seaweeds in current and inevitable, future times of crises, not least for the present needs of how to deal with changing climates and the pressing challenges of sustainable and healthy eating.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,206 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations52
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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