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Enregistrement W4317751790 · doi:10.3354/meps14248

Northeast Pacific eelgrass dynamics: interannual expansion distances and meadow area variation over time

2023· article· en· W4317751790 sur OpenAlexafffund
SH Munsch, Fiona Beaty, KM Beheshti, WB Chesney, CA Endris, TG Gerwing, Margot Hessing‐Lewis, PM Kiffney, JK O’Leary, Luba Y. Reshitnyk, BL Sanderson, Ryan Walter

Notice bibliographique

RevueMarine Ecology Progress Series · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal plant biology
Établissements canadiensTula FoundationUniversity of VictoriaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Marine Fisheries ServiceTula FoundationU.S. Army Corps of EngineersCalifornia Sea Grant, University of California, San DiegoHakai InstituteNational Oceanic and Atmospheric Administration
Mots-clésZostera marinaEcosystemZosteraHabitatSeagrassDisturbance (geology)EcologyEnvironmental scienceEcosystem servicesFoundation speciesClimate changeGeographyEnvironmental resource managementBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ecosystems constantly change, yet managers often lack information to move beyond static habitat assumptions. As human impacts and geographic information systems advance, it is important and feasible to quantify past habitat boundary shifts to inform management decisions (e.g. protective perimeters) robust to near-term habitat changes. This is the case in eelgrass (Zostera spp.), an ecosystem engineer that forms dynamic, often protected meadows. Practitioners protect areas to avoid human stress to eelgrass, but they can lack quantitative descriptions of the near-term potential for eelgrass meadows to shift into unprotected areas. Here, we quantified interannual eelgrass meadow boundary shifts within 23 sites spanning 9 decades and 19° latitude. Eelgrass meadow boundaries typically shifted into areas tens of meters away from previous meadow edges, but sometimes much farther. Also, eelgrass meadows often vacated and later recolonized the same areas. By implication, eelgrass protection efforts may be enhanced by considering that presently vacant areas may be inhabited in the future, especially near currently existing meadows. Additionally, eelgrass meadows changed less over time at sites less modified by people within temperate landscapes compared to sites located within human-dominated, warmer, and drought-prone landscapes with limited water turnover. We thus hypothesize that eelgrass meadows change more over time within landscapes exposed to greater stressor regimes because they more frequently or intensely cycle through disturbance and recovery phases. These results inform tactical decisions seeking to mitigate impacts of human activities to eelgrass and underscore the potential synergy of monitoring, research, and adaptive management approaches to protect dynamic habitats.

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 enseignants0,112
Score d'incertitude au seuil0,223

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

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,181 · 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

Citations11
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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