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Enregistrement W4402178882 · doi:10.1101/2024.09.02.610915

A paleogenomic approach to reconstruct historical responses of coral reefs to anthropogenic change

2024· preprint· en· W4402178882 sur OpenAlexaff
Raúl A. González‐Pech, Colin Howe, Luis Lizcano-Sandoval, Raphael Eisenhofer, Stephanie Marciniak, Sofia Roitman, Ángela M. Marulanda-Gómez, A Ramírez, George H. Perry, Laura S. Weyrich, Mateo López‐Victoria, Julia E. Cole, Mónica Medina

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoral and Marine Ecosystems Studies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoral reefCoralReefOceanographyResilience of coral reefsCoral reef organizationsEnvironmental issues with coral reefsGeographyEnvironmental scienceGeologyEnvironmental resource managementCoral reef protection

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Coral reefs are declining worldwide due to anthropogenic environmental change. The foundation and health of these ecosystems rely on the harmonious functioning of all members of coral holobionts, i.e., cnidarian host, symbiotic microalgae, and associated microbiome. Coral stress responses often involve shifts in the taxonomic identity of their symbionts and microbiomes. Tracing back changes in coral holobiont composition over prolonged time periods can help us reconstruct health history of reefs and gain a better understanding of coral response to current stressors. Here, we focused on a major Caribbean reef-builder coral, Orbicella faveolata , from Varadero Reef, Colombia. This reef has undergone extensive freshwater sediment discharge and pollution for decades as result of urbanization. We show, for the first time, that paleogenomic and paleoclimatic approaches can be combined to reconstruct historical coral holobiont dynamics potentially associated with anthropogenic disturbances.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0060,005
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,193 · 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

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