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Enregistrement W4386770905 · doi:10.1525/elementa.2023.00024

Multiple human activities in coastal benthic ecosystems: Introducing a metric of cumulative exposure

2023· article· en· W4386770905 sur OpenAlexafffundabout
Elliot Dreujou, David Beauchesne, Rémi Daigle, Julie Carrière, Fanny Noisette, Christopher W. McKindsey, Philippe Archambault

Notice bibliographique

RevueElementa Science of the Anthropocene · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal and Marine Management
Établissements canadiensCegep de Sept IlesBedford Institute of OceanographyUniversity of TorontoDalhousie UniversityUniversité LavalFisheries and Oceans CanadaUniversité du Québec à Rimouski
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaInstitut Nordique De Recherche En Environnement Et En Santé Au TravailFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesCentre National de la Recherche Scientifique
Mots-clésBenthic zoneDredgingEcosystemEnvironmental scienceContext (archaeology)FishingEnvironmental resource managementEcosystem healthCumulative effectsFisheryEcologyGeographyEcosystem services

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Co-occurring anthropogenic activities influence coastal ecosystems around the world. Notions of ecological exposure are promising indicators to better understand environmental status and enhance ecosystem protection. This study characterized anthropogenic exposure in the context of multiple human activities on coastal benthic ecosystems at a scale of <100 km. Using a particle diffusion model and fishing event data, we developed an exposure index for seven human activities (aquaculture, artificial structures, dredging, fisheries, runoff, sewers and shipping) in a Canadian industrial harbour area. A generally low cumulative exposure was obtained, with the highest values observed directly in front of the city and industrial areas. Derived exposure indices explained a portion of the benthic community structure (R2 = 0.22), suggesting an ecological link between the exposure of species and their vulnerability to human activities. Such tools are relevant in data-poor environments where proxies are required to assess the state of an ecosystem, facilitating the application of ecosystem-based management.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,117
Score d'incertitude au seuil0,934

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,004
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,256 · 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'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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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