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Enregistrement W4411006222 · doi:10.3389/fmars.2025.1614368

Undermining the foundation: a brief overview of the effects of a widespread invader on coastal ecosystem engineers

2025· article· en· W4411006222 sur OpenAlexafffund
Patricia A. Ramey, Pedro A. Quijón

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Marine Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal plant biology
Établissements canadiensUniversity of WinnipegUniversity of ManitobaUniversity of Prince Edward Island
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésFoundation (evidence)Ecosystem engineerEcosystemFoundation speciesEnvironmental resource managementEcologyEnvironmental ethicsEnvironmental planningEnvironmental scienceEngineeringGeographyBiologyArchaeologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

By creating habitats or influencing the immediate physical environment, ecosystem engineers shape the diversity, function and services provided by ecosystems. Thus, the disruption of these species is relevant given their broad influence on native communities and ecosystems. As such, we review the effects (positive, negative, or neutral) of a widespread invasive species, the European green crab ( Carcinus maenas ) on key coastal ecosystem engineers. We examined the literature and focused on 53 published studies to assess reported impacts on well-known macrophytes, mussels, oysters and clams. Despite the wide range of response variables measured and reported, green crab effects were overwhelmingly negative. These effects were mediated by direct (through consumption and sediment burrowing) or indirect mechanisms (through seed consumption, alteration of habitat quality or effects on related species), and were often context dependent. These conclusions are limited by ongoing green crab expansions where possible impacts have not been yet documented, and by cases of neutral or minor impacts that remain unpublished. Green crab effects often result in disruption rather than the loss of local ecosystem engineers, but they clearly add to the ongoing effects of other global stressors.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,204 · 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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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