MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4406790380 · doi:10.1126/sciadv.adp9315

Ecological interactions amplify cumulative effects in marine ecosystems

2025· article· en· W4406790380 sur OpenAlexaffabout
David Beauchesne, Kévin Cazelles, Rémi Daigle, Dominique Gravel, Philippe Archambault

Notice bibliographique

RevueScience Advances · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoral and Marine Ecosystems Studies
Établissements canadiensUniversité de SherbrookeBedford Institute of OceanographyFisheries and Oceans CanadaUniversity of GuelphUniversity of TorontoDalhousie UniversityUniversité LavalQuebec Automobile Insurance Corporation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEcosystemCumulative effectsBiodiversityEcologyEcosystem-based managementEnvironmental resource managementMarine ecosystemClimate changeEndangered speciesEcosystem servicesMarine biodiversityMarine protected areaGeographyBiologyEnvironmental scienceHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biodiversity encompasses not only species diversity but also the complex interactions that drive ecological dynamics and ecosystem functioning. Still, these critical interactions remain overwhelmingly overlooked in environmental management. In this study, we introduce an ecosystem-based approach that assesses the cumulative effects of climate change and human activities on species in the St. Lawrence marine ecosystem, eastern Canada, by explicitly accounting for the effects arising from species interactions within a multiple stressors framework. Our findings reveal previously unrecognized threats to exploited and endangered fishes and marine mammals, exposing noteworthy gaps in existing management and recovery strategies. By integrating the less obvious yet no less substantial effects arising from species interactions into cumulative effects assessments, our approach provides a robust tool to guide more comprehensive and effective management and conservation efforts for marine species.

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)0,004
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 enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,081

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,292
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

Citations6
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueScience AdvancesMême sujetCoral and Marine Ecosystems StudiesTravaux en français237 207