MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4416516873 · doi:10.7490/f1000research.1115468.1

Ecological determinants of intertidal recruitment and metacommunity structure on the Atlantic coast of Nova Scotia

2018· other· en· W4416516873 sur OpenAlexaboutno aff
Ricardo A. Scrosati, Julius A. Ellrich

Notice bibliographique

RevueFaculty of 1000 Research Ltd · 2018
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetacommunityIntertidal zoneNova scotiaBiogeographySpecies diversity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rocky-intertidal species are often distributed as metacommunities along marine shores, as rocky habitats are patchy. Nearshore pelagic conditions often explain variation among the local communities, but most studies have been done on eastern ocean boundary coasts. We investigated potential drivers of intertidal metacommunity structure on the Atlantic coast of Nova Scotia. We studied the high intertidal zone of nine wave-exposed bedrock locations spanning 425 km of coastline. At each location in the spring, we measured the recruitment of barnacles and mussels, the two predominant sessile invertebrates. Satellite data on coastal phytoplankton abundance and particulate organic carbon (food supply for intertidal filter-feeders) and in-situ data on coastal seawater temperature explained to varying degrees the geographic structure of recruitment. In turn, the summer abundance of both filter-feeders was positively related to their spring recruitment. Ultimately, predator (dogwhelk) abundance increased with the recruitment and abundance of barnacles and mussels (the main prey of dogwhelks), suggesting that bottom-up forcing influences metacommunity structure on this coast. Sea ice constituted an overlapping source of variation. Drift ice leaving the Gulf of St. Lawrence in late winter disturbed intertidal communities in the northern locations, limiting local biodiversity compared with central and southern locations.

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)0,001
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 enseignants0,123
Score d'incertitude au seuil0,247

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,171
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,254 · 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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentnon

Explorer davantage

Même revueFaculty of 1000 Research LtdTravaux en français237 207