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Enregistrement W4221120514 · doi:10.3390/jmse10030387

The Dynamics of Maximum Lengths for the Invasive Silver-Cheeked Toadfish (Lagocephalus sceleratus) in the Eastern Mediterranean Sea

2022· article· en· W4221120514 sur OpenAlexaff
Aylin Ulman, Stefanos Kalogirou, Daniel Pauly

Notice bibliographique

RevueJournal of Marine Science and Engineering · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine Ecology and Invasive Species
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMediterranean seaMediterranean climateRange (aeronautics)FisheryOceanographyMediterranean BasinToadfishBiologyGeographyEcologyFish <Actinopterygii>Geology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Eastern Mediterranean Sea is the most invaded sea on the planet, with 666 non-indigenous species now recorded in the region. However, not all of these become successful in their new environments. Success here is defined by wide geographical spread, increased abundances, and larger maximum sizes than their native range. The silver-cheeked toadfish Lagocephalus sceleratus (Gmelin 1789) was first recorded in the Mediterranean Sea in 2003. It has now spread to all corners of the basin and is increasingly abundant in the Eastern Mediterranean Sea where it reaches monstrous sizes compared to the maximum sizes reported from its native range. This contribution presents three well-documented new weight records from the Dodecanese Islands, Greece: one specimen weighing 8.5 kg from 2012, and two specimens weighing 8 and 9 kg, respectively, from 2021. The latter is also confirmed with other well-documented larger-size records, along with a physiological hypothesis suggesting how such large sizes are reached.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,273
Score d'incertitude au seuil0,421

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,197 · 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.

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

Citations12
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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