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Enregistrement W4317532103 · doi:10.1002/lob.10544

Benthic Invertebrates on the Move: A Tale of Ocean Warming and Sediment Carbon Storage

2023· article· en· W4317532103 sur OpenAlexaff
Thomas S. Bianchi, Craig J. Brown, Paul V. R. Snelgrove, Ryan R. E. Stanley, David Côté, Corey J. Morris

Notice bibliographique

RevueLimnology and Oceanography Bulletin · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensFisheries and Oceans CanadaBedford Institute of OceanographyMemorial University of NewfoundlandDalhousie University
Organismes subventionnairesUniversity of Florida
Mots-clésEnvironmental scienceBenthic zoneSeafloor spreadingOceanographySedimentClimate changeSeabedFishingEffects of global warming on oceansMarine protected areaMegafaunaInvertebrateEcologyGlobal warmingFisheryHabitatGeologyBiologyPaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Ongoing effects of climate change create a dual challenge of shifting distributions of organisms and concerns about the fate of organic carbon in nature. Marine sediments store vast amounts of organic carbon, but the fate of that material hinges on the biology of organisms associated with the seafloor and how they influence rates of carbon decomposition and burial. Shifts in large megafauna that disturb and thus help to oxygenate sediments could have important ramifications regarding whether sediments release or store carbon for long periods of time. We consider snow crab and lobster, two commercially important seafloor species in the Northeastern Atlantic, and the potential effects of ongoing changes in their distributions and that of their fisheries for future climate scenarios. These ongoing biogeographic shifts, considered in tandem with areas of seabed legislatively protected from fishing impacts and thus not confounded by cumulative effects of fishing gear disturbance, offer an opportunity to study how newly arrived species that disturb large areas of the seafloor might influence the global carbon cycle.

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)0,000
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 enseignants0,189
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,199 · 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

Citations13
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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