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Enregistrement W4386553830 · doi:10.1146/annurev-marine-021723-095235

Using the Fossil Record to Understand Extinction Risk and Inform Marine Conservation in a Changing World

2023· review· en· W4386553830 sur OpenAlexaff
Seth Finnegan, Paul G. Harnik, Rowan Lockwood, Heike K. Lotze, Loren McClenachan, Sara S. Kahanamoku

Notice bibliographique

RevueAnnual Review of Marine Science · 2023
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoral and Marine Ecosystems Studies
Établissements canadiensUniversity of VictoriaDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExtinction (optical mineralogy)Fossil RecordEnvironmental resource managementExtinction eventGeographyEcologyNatural resource economicsEnvironmental scienceBiologyPaleontologyEconomicsSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding the long-term effects of ongoing global environmental change on marine ecosystems requires a cross-disciplinary approach. Deep-time and recent fossil records can contribute by identifying traits and environmental conditions associated with elevated extinction risk during analogous events in the geologic past and by providing baseline data that can be used to assess historical change and set management and restoration targets and benchmarks. Here, we review the ecological and environmental information available in the marine fossil record and discuss how these archives can be used to inform current extinction risk assessments as well as marine conservation strategies and decision-making at global to local scales. As we consider future research directions in deep-time and conservationpaleobiology, we emphasize the need for coproduced research that unites researchers, conservation practitioners, and policymakers with the communities for whom the impacts of climate and global change are most imminent.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,985
Score d'incertitude au seuil0,731

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,008
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,005
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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,267 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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