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Enregistrement W4213429032 · doi:10.25145/j.si.2021.04.03

Reef environments of Murciélago Islands and Santa Elena peninsula, Guanacaste conservation area, Costa Rican pacific

2021· article· en· W4213429032 sur OpenAlexaff
Juan José Alvarado, Juan Carlos Azofeifa‐Solano, Andrés Beita-Jiménez, Jorge Cortés, Sebastián Mena, Carolina Salas-Moya, Cindy Fernández‐García

Notice bibliographique

RevueScientia Insularum Revista de Ciencias Naturales en islas · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoral and Marine Ecosystems Studies
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesUniversidad de Costa RicaWaitt Foundation
Mots-clésReefGeographyFringing reefCoral reefEcologyEnvironmental issues with coral reefsCoral reef protectionAbundance (ecology)FisheryOceanographyBiologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ecology of the marine environments of the Murciélago Islands and the Santa Elena Peninsula have been studied little despite their high biodiversity. This area is influenced by a coastal upwelling. In 2014, 2016 and 2018, the region was visited to assess the composition and diversity of its reef environments. Bottom coverage, macroinvertebrate diversity and abundance, and reef fish biomass were quantified. The substrate was dominated by turf and crustose calcareous algae. Live coral coverage has decreased compared to previous reports for the area. Sea urchins were the macroinvertebrates with the highest densities, while species of commercial interest presented low densities, this may suggest some degree of fishing pressure. 84 reef fish species were identified, making the islands area with the greatest diversity of reef fish in the North Pacific of Costa Rica. Coral biotopes in this region are key to the conservation of connectivity between reef areas due to their high diversity.

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 enseignants0,226
Score d'incertitude au seuil0,449

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,202 · 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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