MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4392663663 · doi:10.1139/cjfas-2023-0086

Investigating the influence of minor krill-predators on the krill-predator dynamics of the Antarctic ecosystem in the International Whaling Commission's Management Area II

2024· article· en· W4392663663 sur OpenAlexvenueno aff
Naseera Moosa, Doug S Butterworth

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKrillWhalingPredationPredatorAntarctic krillFisheryApex predatorEcosystemEcologyBiologyEnvironmental scienceOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Krill ( Euphausia superba), a small pelagic crustacean. is the largest food resource serving many predators in the Antarctic ecosystem. Given the recent slow expansion of the krill fishery, interest is increasing on how best to harvest krill without unduly impacting its natural predators. The Mori–Butterworth Antarctic ecosystem model attempted to explain the dynamics of the “major” predators through predator–prey interactions alone. That model considered blue, fin, humpback, and minke whales, and crabeater and Antarctic fur seals. Here, this model is expanded to include “minor” krill-predators, such as mackerel icefish. It focuses on a smaller scale, roughly corresponding to International Whaling Commission Management Area II. Results suggest a meaningful difference (historical abundance trajectories differing by more than 5% on average over time) when including “minor” predators. Hence, at an area-specific level, “minor” predators should be considered for further models of at least certain sectors of the Antarctic, as they may meaningfully influence the dynamics of krill and its “major” predators. This in turn could impact management decisions for the krill fishery, as regards optimal krill harvesting.

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 enseignants0,087
Score d'incertitude au seuil0,173

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,201 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences→Même sujetMarine animal studies overview→Travaux en français237 207→