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Enregistrement W4391968636 · doi:10.3354/meps14554

Aftereffects of Hurricanes Irma and Ian on queen conch Aliger gigas in the Florida Keys, USA

2024· article· en· W4391968636 sur OpenAlexaff
J. Voss, E. Sandbank, RA Glazer, GA Delgado

Notice bibliographique

RevueMarine Ecology Progress Series · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueTropical and Extratropical Cyclones Research
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConchOceanographyQueen (butterfly)FisheryBiologyZoologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hurricanes can have substantial impacts on shallow-water marine habitats and species. Populations of slow-moving benthic species that are subject to depensation such as the queen conch Aliger gigas may be particularly vulnerable to hurricanes. The species is protected in Florida (USA), which allowed us to investigate the effects of Hurricanes Irma (2017) and Ian (2022) on the population without the confounding effects of fishing. Adult queen conch density had declined over 80% at sites resurveyed immediately after the passage of Hurricane Irma. Additionally, the sites closest to the eye of Hurricane Irma had a significant increase in the percent cover of sand. The sand mobilized by the storm likely buried numerous conch and caused mortality. Subsequent Florida Keys-wide annual monitoring did not show any substantial recovery in adult density prior to Hurricane Ian. Adult density had declined by ~45% at sites resurveyed after Hurricane Ian. Unlike after Irma, we did not detect any significant correlation in the change to the percent cover of sand with distance from Ian. This was probably because the eye of Hurricane Ian was farther away from the main portion of the Keys than that of Hurricane Irma. Nevertheless, after both hurricanes, adult density dropped below the minimum threshold for mating in the Keys, demonstrating the depensatory implications of hurricanes for conch populations. Consequently, fishery managers must consider the synergistic effects of hurricanes and harvest on exploited populations, especially since the intensity, longevity, and frequency of hurricanes are expected to increase due to climate 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 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 enseignants0,049
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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