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Enregistrement W4407430447 · doi:10.1016/j.marpolbul.2025.117664

Noise results in lower quality of an important forage fish, the Pacific sand lance, Ammodytes personatus

2025· article· en· W4407430447 sur OpenAlexafffund
Nora V. Carlson, Meredith A V White, José Tavera, Patrick D. O’Hara, M. R. Baker, Douglas F. Bertram, Adam P. Summers, David A. Fifield, Francis Juanes

Notice bibliographique

RevueMarine Pollution Bulletin · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesEnvironment and Climate Change CanadaMitacsUniversity of VictoriaWildlife Conservation Society Canada
Mots-clésFisheryForageFish <Actinopterygii>Forage fishGeographyNoise (video)Environmental scienceBiologyEcologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Anthropogenic noise is a pervasive environmental pollutant that continues to expand and increase globally, especially in marine environments, affecting many marine animals, especially fish. Although interest and concern regarding the effects of noise on fish has increased, most studies still focus on the effects noise has on individual species, often overlooking wider system-level consequences. This is particularly true of trophically important species such as forage fish. We investigated how different types of anthropogenic noise affect the quality of an important forage fish species, Pacific sand lance, Ammodytes personatus, which could impact the many species that rely on them. We found that, compared to controls, fish in noisy environments had lower energy density and lower weight at a given length. These results suggest that even over shorter periods of time the anthropogenic noise could reduce sand lance quality, which in-turn could cascade up the food chain causing drastic ecosystem-level consequences.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations7
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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