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Enregistrement W4293771244 · doi:10.3389/fevo.2022.980776

Casting a light on the shoreline: The influence of light pollution on intertidal settings

2022· article· en· W4293771244 sur OpenAlexafffund
K. Devon Lynn, Pedro A. Quijón

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Ecology and Evolution · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueImpact of Light on Environment and Health
Établissements canadiensUniversity of Prince Edward Island
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésLight pollutionIntertidal zoneHabitatEcologyPollutionEnvironmental scienceShoreGeographyBiologyFishery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Light pollution is becoming prevalent among other coastal stressors, particularly along intertidal habitats, arguably the most exposed to anthropogenic light sources. As the number of light pollution studies on sandy beaches, rocky shores and other intertidal habitats raises, commonalities, research gaps and venues can be identified. Hence, the influence of light pollution on the behavior and ecology of a variety of intertidal macro-invertebrates and vertebrates are outlined by examining 54 published studies. To date, a large majority of the reported effects of light pollution are negative, as expected from the analysis of many species with circadian rhythms or nocturnal habits, although the severity of those effects ranges widely. Experimental approaches are well represented throughout but methodological limitations in measurement units and standardization continue to limit the proposal of general conclusions across species and habitats. In addition, studies targeting community variables and the explicit influence of skyglow are heavily underrepresented. Likewise, studies addressing the interaction between light pollution and other natural and anthropogenic stressors are critically needed and represent a key venue of research. The nature of those interactions (synergistic, additive, antagonistic) will likely dictate the impact and management of light pollution in the decades ahead.

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 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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,423

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,198 · 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

Citations25
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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