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Enregistrement W4404388131 · doi:10.1002/lol2.10448

Capitalizing on the wealth of chemical data in the accretionary structures of aquatic taxa: Opportunities from across the tree of life

2024· article· en· W4404388131 sur OpenAlexaff
Zoë A. Doubleday, Louise K. Hosking, Jasper Willoughby, Minoli Dias, Natasha Leclerc, Shanie Brault Nikolajew, Melita Peharda, Arieli Tristão Rézio, Clive N. Trueman

Notice bibliographique

RevueLimnology and Oceanography Letters · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIsotope Analysis in Ecology
Établissements canadiensUniversity of OttawaMemorial University of NewfoundlandUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesAustralian Research CouncilHrvatska Zaklada za ZnanostUniversity of South Australia
Mots-clésTaxonTree (set theory)Tree of life (biology)EcologyGeographyBiologyMathematicsPhylogeneticsCombinatorics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Aquatic organisms are natural data loggers and record chemical variations within hardened accretionary structures like shells and teeth. Chemical sclerochronology is the study of these chemical variations through time and how they are used to understand environmental change and the physiology and ecology of species. While sclerochronology research has largely focused on bivalves, teleost fish, and hard corals, there are many other aquatic taxa rich with time‐resolved chemical data. To expand focus to these “other” taxa and determine the state‐of‐play, we compiled a database of chemical sclerochronology studies spanning nine living phyla and 19 classes. We then examined research trends and knowledge gaps across these taxa and showcase their exciting potential to collect critical data and address pressing environmental and ecological challenges. We hope this synthesis will encourage further research on species across the tree of life, as well as foster collaboration among the established and lesser‐known fields of sclerochronology.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,718

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 technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,225 · 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'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

Citations7
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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