MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4206273160 · doi:10.5194/bg-2021-34-ac2

Reply on RC2

2021· peer-review· en· W4206273160 sur OpenAlexafffund
Alex R. Quijada‐Rodriguez

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepeer-review
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOcean Acidification Effects and Responses
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMinistry of Science and Technology, Taiwan
Mots-clésOcean acidificationEriocheirFreshwater ecosystemEcologyBiologyEcosystemCrayfishFreshwater shrimpAquatic ecosystemLife spanJuvenileMarine speciesFreshwater fishZoologyFisheryShrimpFish <Actinopterygii>Climate changeEvolutionary biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Dissolution of anthropogenic CO2 is chronically acidifying aquatic ecosystems. Studies indicate that ocean acidification will cause marine life, especially calcifying species, to suffer at the organism and ecosystem levels. In comparison, freshwater acidification has received less attention, rendering its consequences unclear. Here, juvenile Chinese mitten crabs, Eriocheir sinensis, were used as a crustacean model to investigate the impact of CO2-mediated freshwater acidification. Our integrative approach, investigating changes in the animal's acid–base homeostasis, metabolism, calcification, locomotory behaviour, and survival rate, indicates that this economically relevant crustacean will face energetic consequences from future freshwater acidification. These energetic trade-offs allow the animal to maintain its acid–base homeostasis at the cost of reduced metabolic activity, exoskeletal calcification, and locomotion, reducing the animal's overall fitness and increasing its mortality. Results indicate that present-day Chinese mitten crab could be heavily affected by freshwater acidification like their marine counterparts and emphasize the importance of understanding the long-term implications of freshwater acidification on species' fitness.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,040
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,915
Score d'incertitude au seuil0,284

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,040
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0240,021
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0850,068

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,244 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetOcean Acidification Effects and ResponsesTravaux en français237 207