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Enregistrement W4206605103 · doi:10.1038/s41529-022-00216-6

Bioerosion of siliceous rocks driven by rock-boring freshwater insects

2022· article· en· W4206605103 sur OpenAlexaff
Ivan N. Bolotov, Alexander V. Kondakov, Grigory S. Potapov, Dmitry M. Palatov, Nyein Chan, Zau Lunn, Galina V. Bovykina, Yulia Chapurina, Yulia S. Kolosova, Elizaveta A. Spitsyna, Vitaly M. Spitsyn, Artyom A. Lyubas, Mikhail Y. Gofarov, Ilya V. Vikhrev, V. O. Yapaskurt, A. Yu. Bychkov, Oleg S. Pokrovsky

Notice bibliographique

Revuenpj Materials Degradation · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Invertebrate Ecology and Behavior
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesRussian Science Foundation
Mots-clésMayflyBioerosionFreshwater bivalveGeologyBiologyEcologyPaleontologyLarvaReefMolluscaBivalvia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Macrobioerosion of mineral substrates in fresh water is a little-known geological process. Two examples of rock-boring bivalve molluscs were recently described from freshwater environments. To the best of our knowledge, rock-boring freshwater insects were previously unknown. Here, we report on the discovery of insect larvae boring into submerged siltstone (aleurolite) rocks in tropical Asia. These larvae belong to a new mayfly species and perform their borings using enlarged mandibles. Their traces represent a horizontally oriented, tunnel-like macroboring with two apertures. To date, only three rock-boring animals are known to occur in fresh water globally: a mayfly, a piddock, and a shipworm. All the three species originated within primarily wood-boring clades, indicating a simplified evolutionary shift from wood to hardground substrate based on a set of morphological and anatomical preadaptations evolved in wood borers (e.g., massive larval mandibular tusks in mayflies and specific body, shell, and muscle structure in bivalves).

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 consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,954

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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0470,000

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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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