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Enregistrement W4394786842 · doi:10.5194/essd-2024-19-rc2

Comment on essd-2024-19

2024· peer-review· en· W4394786842 sur OpenAlexafffund
Nicolas Schiffrine, Fatma Dhifallah, Kaven Dionne, Michel Poulin, Sylvie Lessard, Michel Gosselin

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepeer-review
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiomics and Machine Learning in Medical Imaging
Établissements canadiensCanadian Museum of NatureUniversité du Québec à Rimouski
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaArcticNetFisheries and Oceans CanadaUniversité du Québec à Rimouski
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. The Arctic Ocean is currently undergoing significant transformations due to climate change, leading to profound changes in its microbial planktonic communities. These communities consist of a wide range of organisms, including photoautotrophic prokaryotes and eukaryotes, as well as heterotrophic, phagotrophic, and mixotrophic protistan species. Here, for simplicity, we refer to these single-celled species as phytoplankton. Within this diversity, potentially toxic and/or harmful algal species (hereafter abbreviated as “HA”) are of particular concern. These organisms have the potential to spread into Arctic waters, posing threats to both human and ecosystem health. Despite their importance, the spatial and temporal distribution of phytoplankton communities, including HA species, in the North American Arctic, remains poorly understood. To address this gap, we compiled and synthesized the largest possible body of data from different databases, individual published and unpublished datasets, and partitioned it into nine regions based on the Large Marine Ecosystem classification. Our dataset contains 385 800 individual georeferenced data points and 18 268 unique sampling events, revealing greater diversity than previously thought, with 1445 unique taxa. Heterokontophyta (which notably included diatoms) and Dinoflagellata were the most dominant phyla. Our results indicate distinct spatial patterns of diversity, with the highest diversity observed in Atlantic-influenced regions of the North American Arctic. For most of the HA species recorded in our database, no evidence was found for an increase in the northernmost latitude where HA species are observed over the years, meaning that there is no substantial spread of HA species into the North American part of the Arctic. Our study challenges the traditional view of the Arctic as being unsuitable for toxin-producing and harmful algae and highlights the importance of extensive and long-term sampling efforts to understand the region’s biodiversity. Overall, our findings provide new insights into the spatial patterns and biodiversity of phytoplankton and other protists in the North American Arctic and have implications for understanding the ecological functioning and response of this region to ongoing 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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,382
Score d'incertitude au seuil0,881

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0160,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,3820,285

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,345 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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