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Enregistrement W4413963521 · doi:10.1146/annurev-ecolsys-102723-054842

Ocean Giants Through Time: Evolution and Ecology Intertwined

2025· article· en· W4413963521 sur OpenAlexaff
Catalina Pimiento, Dirley Cortés, Ana M. Valenzuela‐Toro

Notice bibliographique

RevueAnnual Review of Ecology Evolution and Systematics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoral and Marine Ecosystems Studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEcologyDeep timeEvolutionary ecologyGeographyBiologyEvolutionary biologyPaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Throughout geological time, an intertwined relationship between ecology and evolution has enabled distant clades to attain gigantism. By synthesizing fossil and modern data, we identify key tipping points in the rise of extreme-sized ocean animals—from early Cambrian arthropods and Ordovician mollusks to Triassic ichthyosaurs, Neogene sharks, and Quaternary whales. We show that ecological opportunities—from vacant niches to shifts in ocean productivity—have promoted the evolution of key adaptations to enhance prey intake, such as predatory appendages, specialized dentition, and baleens, ultimately enabling species to reach extreme sizes. The presence of ocean giants, in turn, has reshaped marine food webs, energy flow, nutrient cycling, and overall ecosystem structure. As such, their extinction or decline can have profound and lasting ecological consequences. Understanding the coevolutionary dynamics between marine giants and their environments is essential for predicting their resilience and conserving their critical roles in ocean ecosystems.

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)0,001
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 enseignants0,375
Score d'incertitude au seuil0,478

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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