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Enregistrement W3128701126 · doi:10.1139/facets-2020-0020

From coast to coast to coast: ecology and management of seagrass ecosystems across Canada

2021· article· en· W3128701126 sur OpenAlexaffvenueabout
Grace E. P. Murphy, Jillian C. Dunic, Emily M. Adamczyk, Sarah Joy Bittick, Isabelle M. Côté, John Cristiani, Emilie A. Geissinger, Robert S. Gregory, Heike K. Lotze, Mary I. O’Connor, Carlos A. S. Araújo, Emily Rubidge, Nadine D. Templeman, Melisa C. Wong

Notice bibliographique

RevueFACETS · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal plant biology
Établissements canadiensUniversité du Québec à RimouskiMemorial University of NewfoundlandUniversity of British ColumbiaSimon Fraser UniversityBedford Institute of OceanographyFisheries and Oceans CanadaDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSeagrassZostera marinaEcosystemEcologyHabitatClimate changeGeographyMarine ecosystemArcticEnvironmental scienceFisheryOceanographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Seagrass meadows are among the most productive and diverse marine ecosystems, providing essential structure, functions, and services. They are also among the most impacted by human activities and in urgent need of better management and protection. In Canada, eelgrass ( Zostera marina) meadows are found along the Atlantic, Pacific, and Arctic coasts, and thus occur across a wide range of biogeographic conditions. Here, we synthesize knowledge of eelgrass ecosystems across Canada’s coasts, highlighting commonalities and differences in environmental conditions, plant, habitat, and community structure, as well as current trends and human impacts. Across regions, eelgrass life history, phenology, and general species assemblages are similar. However, distinct regional differences occur in environmental conditions, particularly with water temperature and nutrient availability. There is considerable variation in the types and strengths of human activities among regions. The impacts of coastal development are prevalent in all regions, while other impacts are of concern for specific regions, e.g., nutrient loading in the Atlantic and impacts from the logging industry in the Pacific. In addition, climate change represents a growing threat to eelgrass meadows. We review current management and conservation efforts and discuss the implications of observed differences from coast to coast to coast.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,217

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,201 · 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'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

Citations70
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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