Distribution of Gutless Siboglinid Worms (Annelida, Siboglinidae) in Russian Arctic Seas in Relation to Gas Potential
Notice bibliographique
Résumé
In the Russian Arctic seas and adjacent areas of the Arctic basin, 120 sites of siboglinid records are currently known. Individuals belonging to 15 species have been collected. The largest number (49.2%) of records were made in the Barents Sea, followed by the Laptev Sea (37.5%) and the Arctic basin (10 records; 8.3%). No siboglinids have been reported from the Chukchi Sea. The largest number of species has been identified in both the Laptev Sea and Arctic basin (seven species each). Seventy-eight percent of the records were discovered at water depths down to 400 m. Many of the siboglinid records in the Arctic seas of Russia are associated with areas of high hydrocarbon concentrations. In the Barents Sea, Nereilinum murmanicum has been collected near the largest gas fields. The records of Oligobrachia haakonmosbiensis, N. murmanicum, Siboglinum ekmani, Siboglinum hyperboreum, Siboglinum norvegicum, as well as two undetermined species of siboglinids are associated with the marginal areas of bottom gas hydrates where methane emissions can occur. The Arctic seas of Russia feature vast areas of permafrost rocks containing gas hydrates flooded by the sea. Under the influence of river runoff, gas hydrates dissociate, and methane emissions occur. Crispabrachia yenisey and Galathealinum karaense were found in the Yenisei estuary, and O. haakonmosbiensis was found in the Lena estuary.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».