MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4399246032 · doi:10.5376/ijms.2024.14.0015

Marine Biology under Climate Change: Challenges, Adaptations, and Future Directions

2024· article· en· W4399246032 sur OpenAlexvenueno aff
Yi Zhou, Rudi Mai

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Marine Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOcean Acidification Effects and Responses
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClimate changeMarine biologyOceanographyGeographyBiologyEcologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In facing the challenges of global climate change, the changes in marine ecosystems have attracted widespread international attention. The ocean is not only a treasure trove of biodiversity but also a key factor in regulating the Earth's climate. This study provides a comprehensive analysis of the impacts of climate change on the marine environment and its biodiversity, including the long-term effects of rising sea temperatures, acidification, and sea level rise on marine life and ecosystem services. Through an in-depth exploration of the adaptive changes in marine organisms, this study reveals the vulnerability of marine ecosystems to climate change and their adaptation mechanisms, highlighting the importance of marine biology research in understanding and responding to climate change. This research looks forward to future directions and technological developments in marine biology, focusing on the scientific challenges faced and strategies for transitioning to sustainable development, with the aim of promoting the health of marine ecosystems, the conservation of biodiversity, and the development of human society.

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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,971
Score d'incertitude au seuil0,804

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,261 · 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
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Marine ScienceMême sujetOcean Acidification Effects and ResponsesTravaux en français237 207