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Enregistrement W4406349618

Modélisation et approche empirique des réseaux trophiques en Manche-Est et sud mer-du-Nord et un focus sur l'effet du changement climatique sur le développement embryonnaire du hareng des Downs

2024· book-chapter· fr· W4406349618 sur OpenAlexaff
Kelig Mahé, Josselin Caboche, Clémence Couvreur, Rémy Cordier, Pierre Cresson, Carolina Giraldo, Raphaël Girardin, Ghassen Halouani, Valérie Lefebvre, Kirsteen M. MacKenzie, Paul Marchal, Christophe Loots, Margaux Denamiel, Bruno Ernande, Manuel Rouquette, Morgane Travers‐Trolet, Chloe Bracis, J. Denis, Julien Di Pane, Hubert du Pontavice, Alexandra Engler, Léa J. Joly, F. Gendrot, Alexandre Lhériau, Marie-Anaïs Lepetre, Pernak Michèle, Charles-André Timmerman, Quentin Vallet, Sarah Werquin, Maysa Ito, Lola Toomey

Notice bibliographique

RevueArchimer (Ifremer) · 2024
Typebook-chapter
Languefr
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ces travaux scientifiques menés dans le cadre du CPER de la région hauts-de-France MARCO de 2014 à 2021 sur l’écosystème Manche Est par le laboratoire Ressources Halieutiques de l’institut IFREMER à Boulogne sur mer, en collaboration avec d’autres laboratoires de recherche français et étrangers a permis de mieux comprendre cet écosystème à travers les réseaux trophiques (relation proie/prédateur, compétition alimentaires…) avec deux types d’approches très complémentaires : l’une empirique (analyse de données de terrain) et l’autre de modélisation. De plus une étude expérimentale menée en partie à Boulogne sur mer avec le centre de la mer Nausicaa sur le hareng a permis d’identifier les effets potentiels que pouvait entrainer le changement climatique sur les premiers stades de vie de cette espèce commerciale emblématique.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,113

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,197 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

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