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Enregistrement W4401211183 · doi:10.1126/science.adl2362

Ecological roles and importance of sharks in the Anthropocene Ocean

2024· review· en· W4401211183 sur OpenAlexaff
Simon Dedman, Jerry Moxley, Yannis P. Papastamatiou, Matías Braccini, Jennifer E. Caselle, Demian D. Chapman, Joshua E. Cinner, Erin Dillon, Nicholas K. Dulvy, Ruth E. Dunn, Mario Espinoza, Alastair R. Harborne, Euan S. Harvey, Michelle R. Heupel, Charlie Huveneers, Nicholas A. J. Graham, James T. Ketchum, Natalie V. Klinard, Alison Kock, Christopher G. Lowe, M. Aaron MacNeil, Elizabeth M. P. Madin, Douglas J. McCauley, Mark G. Meekan, Amelia Meier, Colin A. Simpfendorfer, M. Tim Tinker, Megan V. Winton, Aaron J. Wirsing, Michael R. Heithaus

Notice bibliographique

RevueScience · 2024
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIchthyology and Marine Biology
Établissements canadiensDalhousie UniversitySimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOverfishingEcosystemMarine ecosystemPredationEcologyAnthropoceneKeystone speciesEcosystem-based managementApex predatorEcosystem engineerBiologyFishing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In ecosystems, sharks can be predators, competitors, facilitators, nutrient transporters, and food. However, overfishing and other threats have greatly reduced shark populations, altering their roles and effects on ecosystems. We review these changes and implications for ecosystem function and management. Macropredatory sharks are often disproportionately affected by humans but can influence prey and coastal ecosystems, including facilitating carbon sequestration. Like terrestrial predators, sharks may be crucial to ecosystem functioning under climate change. However, large ecosystem effects of sharks are not ubiquitous. Increasing human uses of oceans are changing shark roles, necessitating management consideration. Rebuilding key populations and incorporating shark ecological roles, including less obvious ones, into management efforts are critical for retaining sharks' functional value. Coupled social-ecological frameworks can facilitate these efforts.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,303 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations109
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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