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Enregistrement W4239541075 · doi:10.7287/peerj.preprints.26780

Marine Fishes Expert Network: findings and recommendations from the Circumpolar Biodiversity Monitoring Program’s State of the Arctic Marine Biodiversity Report

2018· preprint· en· W4239541075 sur OpenAlexaff
Kevin J. Hedges, Shannon A. MacPhee, Hreiðar Þór Valtýsson, Edda Johannesen, Catherine W. Mecklenburg

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCircumpolar starArcticMarine ecosystemMarine protected areaBiodiversityPelagic zoneFisheryBenthic zoneMarine pollutionClimate changeSea iceGeographyPopulationEcosystemMarine biodiversityOceanographyMarine conservationEcologyBiologyHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pelagic and benthic fish species are important in Arctic marine ecosystems because they transfer energy to predators such as seabirds, marine mammals, as well as people. The CBMP Marine Fishes Expert Network aggregated and reviewed data on the population status and trends of three marine fish Focal Ecosystem Components (FECs) across eight Arctic Marine Areas. Fishes are affected by environmental conditions such as temperature, sea ice availability and salinity, and are constrained by prey availability and predator pressure, which can be influenced by climate change. The three marine fish FECs discussed here are indicative of different changes that are occurring in the Arctic and demonstrate the varied responses observed among species. The presentation will summarize current level of monitoring across the Arctic, the status and trends of FECs, drivers of observed trends, and knowledge and monitoring gaps.

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)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,175
Score d'incertitude au seuil0,347

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0080,009
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,009

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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