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Enregistrement W4400933207 · doi:10.1093/icesjms/fsae090

Omega-3 fatty acids-critical for the marine food web and for seabird productivity

2024· article· en· W4400933207 sur OpenAlexaff
Pat Herron Baird

Notice bibliographique

RevueICES Journal of Marine Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSeabirdFood webPolyunsaturated fatty acidBiologyPredationProductivityAbundance (ecology)EcologyZooplanktonReproductive successFatty acidPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Seabird reproductive success in northern latitudes is often linked with prey abundance, availability, size, or species. Causes are often broadly explained as changes in ocean currents/temperatures, or diets. Few studies trace diets down the food web to primary producers, thus missing what I propose as an underlying cause of seabird colony failure, dietary abundance of essential omega-3 polyunsaturated fatty acids (PUFA). PUFA differ from other nutrients because they are, in part, ligands—critical for reproduction and other physiological processes for the entire marine food web, not just for seabirds. Diatoms are one of the few life forms that can produce PUFA de novo, and a lack of PUFA in zooplankton and fish reduces their abundance and productivity, with consequences up the food web. Since the mid-1980s, historical prey of breeding seabirds has decreased, and frequency of colony failures has increased. In years of failure, prey often had less fat than historically preferred species. Likewise, proportions of alternate species’ PUFA, from published papers, show lower values than in historical prey. Production of PUFA by diatoms is depressed in warmer and more acidic environments, and I hypothesize that these warmer and more acidic seas have affected production of PUFA over the past 3–4 decades. Assuming this is true, I propose that these lower amounts of PUFA have negatively impacted the breeding success of all members of the marine food web, not just seabirds.

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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,014

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)0,0040,000

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 GPT0,312
Écart entre enseignants0,283 · 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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