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Enregistrement W4249333684 · doi:10.7287/peerj.preprints.26822

Sea ice biota: Excerpts from the State of the Arctic Marine Biodiversity Report by the Sea Ice Biota Expert Network/CBMP

2018· preprint· en· W4249333684 sur OpenAlexaffabout
Haakon Hop, Bodil A. Bluhm, I. A. Melnikov, Michel Poulin, Mikko Vihtakari, R. Eric Collins, Rolf Gradinger, Thomas Juul‐Pedersen, Cecilie von Quillfeldt

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOcean Acidification Effects and Responses
Établissements canadiensCanadian Museum of Nature
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSea iceBiotaArcticArctic ice packOceanographyArctic ecologyCryosphereEnvironmental scienceMarine ecosystemAntarctic sea iceEcosystemEcologyGeologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sea ice is an important Arctic habitat that supports a high diversity of species—with over 1276 protist taxa alone. Multi-year sea ice is being replaced by first-year ice and open water, which will cause shifts in ice algal communities with cascading effects on the ice-associated ecosystem. Documentation of ice biota composition, abundance and natural variability is critical for evaluating responses to the decline in Arctic sea ice. The Sea-ice Biota Expert Network, therefore, aggregated and reviewed data on status and trends of ice-associated Bacteria, Archaea, microalgae, meiofauna, and under-ice macrofauna Focal Ecosystem Components (FECs) across eight Arctic Marine Areas as well as current monitoring. Sea ice biota monitoring has occurred most frequently in the central Arctic, Svalbard area, Barrow (Alaska) and the Canadian Arctic, with recent sites in northern Greenland. Sea ice algal community structure has possibly changed in the central Arctic between the 1980s and 2010s, and ice-amphipod abundance and biomass have declined in the Svalbard area since the 1980s. Consistent monitoring protocols, equipment and methodology should be implemented. The presentation also evaluates dominant 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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge 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 enseignants0,230
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,203 · 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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