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Enregistrement W4306840658 · doi:10.1139/cjfas-2022-0082

Range expansion and establishment of a non-indigenous tunicate (<i>Diplosoma listerianum)</i> in thermal refugia is mediated by environmental variability in changing coastal environments

2022· article· en· W4306840658 sur OpenAlexaffvenueabout
J Benjamin Lowen, Claudio DiBacco

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine Ecology and Invasive Species
Établissements canadiensBedford Institute of OceanographyFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNova scotiaRange (aeronautics)TunicateSea surface temperatureClimate changeOceanographySpecies distributionEnvironmental scienceEcologyEnvironmental changeIndigenousGeographyGeologyBiologyHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Coastal marine non-indigenous species (NIS) have expanded their range into Atlantic Canada under more variable and anomalously warmer sea surface temperature (SST) conditions observed since 2012. In this study we apply species distribution modeling (SDM), in combination with empirical validation using annual field monitoring surveys, to assess the influence of anomalously warmer ocean conditions on the range expansion of NIS into coastal Nova Scotia using the recently established colonial tunicate Diplosoma listerianum as a test case. SDM accurately predicted D. listerianum’s introduction to Atlantic Canada, including its range expansion, contraction, and long-term persistence within thermal refugia as local environmental conditions generally warmed between 2012 and 2019. This tunicate’s ability to survive the winter was the primary constraint on its range expansion into Nova Scotia prior to 2012. The identification of local thermal refugia in which D. listerianum spread under anomalously warm winter conditions and persisted during colder winters provides new insights and a mechanism for range expansion and establishment of NIS. Ultimately, interannual modeling and long-term projections employed here can be applied to predict, monitor, and manage transient range expansion and long-term persistence of NIS within changing environments.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,298
Score d'incertitude au seuil0,592

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,178 · 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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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