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Enregistrement W4317473296 · doi:10.5670/oceanog.2023.s1.8

Functional Seascapes: Understanding the Consequences of Hypoxia and Spatial Patterning in Pelagic Ecosystems

2023· article· en· W4317473296 sur OpenAlexaff
Stephen J. Brandt, Sarah Kolesar, Cassandra N. Glaspie, Arnaud Laurent, Cynthia E. Sellinger, James J. Pierson, Michael R. Roman, William C. Boicourt

Notice bibliographique

RevueOceanography · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePhysiological and biochemical adaptations
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesCenter for Sponsored Coastal Ocean ResearchNational Oceanic and Atmospheric AdministrationNational Science Foundation
Mots-clésHypoxia (environmental)Pelagic zoneWater columnEcosystemEnvironmental scienceClimate changeEcologyNutrientFish killOcean acidificationMarine ecosystemFisheryOceanographyBiologyOxygenPhytoplanktonChemistryGeologyAlgal bloom

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With greater nutrient loading and seasonal water column stratification, dissolved oxygen has been declining in many of the world’s coastal areas, and climate warming is likely to exacerbate this problem (e.g., Roman et al., 2019, and references cited therein). Low dissolved oxygen or hypoxia can profoundly affect a fish’s growth, survival, and reproductive success, but tolerances to low dissolved oxygen differ across species. The level of hypoxic stress is also dependent on ambient water temperatures and prey availability. A fundamental challenge to fisheries management is to understand how hypoxia affects fish under different environmental conditions. In this paper, we introduce a new approach to assessing the impacts of hypoxia on fish that can be used to compare impacts among species as well as across other physical, biological, and chemical gradients and in response to environmental change.

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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,047

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,180 · 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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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