MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4233656375 · doi:10.1590/s0001-37652012005000012

Prey selectivity of the octocoral Carijoa riisei at Pernambuco, Brazil

2012· article· pt· W4233656375 sur OpenAlexaff
Paula Braga Gomes, Ana K.F. Lira, Jean-Philippe Naud, André Maurício Melo Santos, Carlos Daniel Pérez

Notice bibliographique

RevueAnais da Academia Brasileira de Ciências · 2012
Typearticle
Languept
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoral and Marine Ecosystems Studies
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesUniversidade Federal de Pernambuco
Mots-clésPlanktonPredationPelagic zoneBenthosBiologyAbundance (ecology)HabitEcologyBenthic zone

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study was designed to evaluate prey selection (type and size) by the octocoral Carijoa riisei at Porto de Galinhas beach, Northeast Brazil, relating prey availability in plankton with the content inside polyps. Diatoms and cyanophytes were the predominant items found in both polyp gastric cavity and plankton. A correlation between prey abundance in the plankton and in the gastric cavity of C. riisei polyps was observed. Mastogloia sp. showed the highest positive electivity index (0.99). Benthonic items were found, with 0.51% of total consumed preys. The size amplitude of prey items in the plankton was similar to those found inside the polyps, although the mean prey size in the polyps (112.7 µm) was significantly lower than the value found in the plankton (240.5 µm). Thus, the study indicates some size selectivity in this species or at least size limitation. From the results, we concluded that the octocoral C. riisei is an opportunistic polyphagous species in the Brazilian northeast coast, showing suspensivorous passive filtering feeding habit with a preference for small prey items and evidencing its important ecological role in the reefal ecosystem as responsible for bidirectional energy transference between pelagic zones and the benthos.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,249 · 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'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

Citations8
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAnais da Academia Brasileira de CiênciasMême sujetCoral and Marine Ecosystems StudiesTravaux en français237 207