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Enregistrement W3135647778 · doi:10.1016/j.marpolbul.2021.112164

A food chain-based ecological risk assessment model for oil spills in the Arctic environment

2021· article· en· W3135647778 sur OpenAlexaff
Faisal Fahd, Ming Yang, Faisal Khan, Brian Veitch

Notice bibliographique

RevueMarine Pollution Bulletin · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesLloyd's RegisterLloyd's Tercentenary Research FoundationLloyd's Register Foundation
Mots-clésUrsus maritimusArcticEnvironmental scienceSea iceBeluga WhaleFood webArctic ice packOil spillFood chainPolarWhaleFisheryMarine mammalOceanographyEcologyTrophic levelBiologyGeologyEnvironmental protection

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper investigates the linkage between the acute impacts on apex marine mammals with polar cod responses to an oil spill. It proposes a Bayesian network-based model to link these direct and indirect effects on the apex marine mammals. The model predicts a recruitment collapse (for the scenarios considered), causing a higher risk of mortality of polar bears, beluga whales, and Narwhals in the Arctic region. Whales (adult and calves) were predicted to be at higher risk when the spill was under thick ice, while adult polar bears were at higher risk when the spill occurred on thin ice. A spill over the thick ice caused the least risk to whale and adult polar bears. The spill's timing and location have a significant impact on the animals in the Arctic region due to its unique sea ice dynamics, simple food web, and short periods of food abundance.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,122

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,215 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations32
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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