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Enregistrement W6925480852 · doi:10.17895/ices.pub.25243897

Environmental factors influencing macrobenthic biodiversity and bioturbation in the Estuary and Gulf of St. Lawrence, Canada

2008· other· en· W6925480852 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2008
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBioturbationEstuaryBiodiversityTotal organic carbonHabitatAbundance (ecology)Hypoxia (environmental)Submarine pipelineSeabedBiomass (ecology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

No abstracts are to be cited without prior reference to the author.Many marine habitats are presently under pressure by multiple anthropogenic threats. Changes in environmental parameters near the seabed, such as a decrease in the oxygen concentration or an increase in the organic carbon loading, can have negative impacts on biological activity and diversity. Studies have shown that such changes are now taking place in the Estuary and Gulf of St. Lawrence (EGSL). We photographed the seabed at 11 stations in the EGSL during the summers of 2006 and 2007 and analysed 162 images to identify surface manifestations (traces) of bioturbation and identify the macrobenthic organisms that were present. The objectives of this study were 1) to determine the environmental factors influencing the macrobenthic biodiversity and the abundance and diversity of bioturbation traces (or lebensspuren) in the EGSL, and 2) to determine if there is a significant difference between stations with high, medium and low oxygen saturation. Our results show an increase of the area covered by total traces and by surface traces as the oxygen decreases. We also found high densities of Ophiura sp. in hypoxic areas of the EGSL. This could indicate a gradual replacement of hypoxic non tolerant species, responsible for 2 most relief traces, by hypoxic tolerant species, responsible for most surface traces, as Ophiura sp

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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,090

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
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,201 · 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
GenreAutre

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
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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