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Enregistrement W4416330031 · doi:10.1101/2025.11.14.688465

A cold-water coral garden with co-occurring <i>Antipathella subpinnata</i> and <i>Dendrophyllia cornigera</i> in the mesophotic zone of the northern Bay of Biscay

2025· preprint· W4416330031 sur OpenAlexaff
Raquel Marques, Aodren Le Gal, Aymeric Boulay, Lisa Wauters, Yann Patry, Thomas Pommier, Philippe Bornens

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2025
Typepreprint
Langue
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoral and Marine Ecosystems Studies
Établissements canadiensGDG Environnement
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBayCoralBathymetryHabitatCoral reefBiodiversity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Large aggregations of cold-water corals (CWC), often termed CWC gardens, are considered as biodiversity hotspots and recognized as vulnerable marine ecosystems. Their three-dimensional structure creates important habitat complexity, providing refuge, nursery and feeding areas for many deep-water species. Their vulnerability and limited current knowledge highlight the importance of describing the distribution and habitats of these gardens. Using remotely operated vehicles (ROV), we describe an unprecedented large aggregation of the co-occurring black ( Antipathella subpinnata ) and yellow ( Dendrophyllia cornigera ) coral gardens in the mesophotic in the northern Bay of Biscay. These distributions acknowledged their latitudinal and bathymetric distributions, in particular for A. subpinnata . Black and yellow corals presented mean densities of 2.0 ± 1.8 colonies.10 m -2 and 1.5 ± 1.3 colonies.10 m -2 , respectively. Following the complex topography of this area, they were mostly fixed on hard substrates, particularly in narrow crests close to or surrounded by sand or mud planes. These findings are essential to develop appropriate local spatial management plans, ultimately contributing to the conservation of these vulnerable 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 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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,128

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,179 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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