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Enregistrement W4211089115 · doi:10.5194/bgd-9-18951-2012

Seamount physiography and biology in North-East Atlantic and Mediterranean Sea

2012· preprint· en· W4211089115 sur OpenAlexaff
Telmo Morato, Kristina Øie Kvile, Gerald H. Taranto, Fernando Tempera, Bhavani E. Narayanaswamy, Dierk Hebbeln, Gui M. Menezes, Claudia Wienberg, Ricardo S. Santos, T. J. Pitcher

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine Biology and Ecology Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesFundação para a Ciência e a TecnologiaNatural Environment Research CouncilEuropean CommissionSight Research UK
Mots-clésSeamountOceanographyGeologyMediterranean climateMediterranean seaGeographyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. This work aims at characterising the seamount physiography and biology in the OSPAR Convention limits (North-East Atlantic Ocean) and Mediterranean Sea. We first inferred potential abundance, location and morphological characteristics of seamounts, and secondly, summarized the existing biological, geological and oceanographic in-situ research, identifying examples of well-studied seamounts. Our study showed that the seamount population in the OSPAR area (North-East Atlantic) and in Mediterranean Sea is large with around 1061 and 202 seamount-like features, respectively. Similarly, seamounts occupy large areas of about 1 116 000 km2 in the OSPAR region and of about 184 000 km2 in the Mediterranean Sea, which is much larger than previously thought. The presence of seamounts in the North-East Atlantic has been known since the late 19th Century but overall knowledge regarding seamount ecology and geology is still relatively poor. Only 37 seamounts in the OSPAR area (3.5% of all seamounts in the region), 22 in the Mediterranean Sea (9.2% of all seamounts in the region) and 25 in the North-East Atlantic south of the OSPAR have in-situ information. Seamounts mapped in both areas are in general very heterogeneous, showing diverse geophysical characteristics. These differences will likely affect the biological diversity and production of resident and associated organisms.

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)0,000
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations5
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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