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Enregistrement W4414393561 · doi:10.3391/bir.2025.14.3.17

Sea slug invasions: the non-native Archidoris pseudoargus (Nudibranchia: Dorididae) moves south and the native Doriopsilla pharpa (Nudibranchia: Dendrodorididae) moves north on the U.S. Atlantic coast

2025· article· en· W4414393561 sur OpenAlexaboutno aff
Rebha Raviraj, Callie Scheetz, James T. Carlton, Sarah C. Crosby, Katerine Cuzco, Mary M. Donato, Ian Morrison, Marisa Olavarria, Domenic Romanello, Haylie Schwarzenbach, Nicole C. Spiller, Justin Susarchick

Notice bibliographique

RevueBioInvasions Records · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine Biology and Ecology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesConnecticut Sea Grant, University of ConnecticutNational Oceanic and Atmospheric AdministrationUniversity of Connecticut
Mots-clésHarbourIntroduced speciesAquatic animalWest coastInvasive species

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The European sea lemon nudibranch Archidoris pseudoargus was introduced by shipping to the Northwest Atlantic Ocean sometime prior to 2017, the year it was discovered in the Gulf of Maine, USA and in Nova Scotia, Canada.In 2023, it was discovered in Long Island Sound, a large estuary of national significance south of the Gulf of Maine.The native lemon drop nudibranch Doriopsilla pharpa, originating in waters south of New England from Maryland to Florida, was first detected in the Sound subtidally in 2019.The two species, both well-known sponge predators, are not known to co-occur as of mid-2025.Sponge population declines in the Gulf of Maine have already been linked to A. pseudoargus predation and other bioinvasions, especially non-native colonial ascidians which compete with sponges for space.Here, we report the first discoveries of these nudibranch species in Long Island Sound and consider their potential for deleterious effects on the benthic communities of southern New England.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,208 · 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.

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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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