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Enregistrement W6950784873 · doi:10.5683/sp3/0yfjed

Pelagic Species Trait Database

2023· dataset· en· W6950784873 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueBorealis · 2023
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPredationPelagic zoneTraitHabitatSelection (genetic algorithm)Resource (disambiguation)Apex predatorVulnerability (computing)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Pelagic Species Trait Database serves as a valuable resource aimed at fostering research, collaboration, and data synthesis within ocean science. We ask researchers and students to engage with us as they explore its potential applications. Please reach out (stephanie.green@ualberta.ca) to discuss collaboration opportunities and data integration. Biological traits are increasingly used to characterize predator-prey interactions within changing ecosystems. When combined, a suite of traits are useful to describe diet selection or prey guilds based on functional role to better predict interactions within ecological communities, especially in the scope of global change. In particular, habitat, behavior, morphology, and nutritional quality are important traits that can affect prey vulnerability across different aspects of the predation process (encounter, attack, capture). Habitat use (e.g., water column position) and migration behaviors impact encounter rates through spatiotemporal overlap, and schooling behavior can deter or facilitate predator attack. Morphological traits such as body shape and physical defenses influence the costs of prey capture, while body size affects consumption for gape-limited predators, and relative eye, fin or appendage size can influence predator detection and evasion. Nutritional quality traits also mediate prey selection since predators select prey items in a manner that maximizes energy gain while minimizing energy expenditure. Nutritional quality varies not only among species but also within species, reflecting geographic, seasonal, interannual, and longer-scale changes in environmental conditions. Understanding how species will interact with one another is important for predicting how ecological systems and services will be altered by forces such as climate change and biological invasions. Trait-based approaches focus on the mechanistic drivers of ecological interactions and are emerging as a useful method for predicting variability in species distributions, community structures, and population dynamics under global change (Green et al. 2022). Further, identifying traits that recur across unrelated prey taxa offer a means to better anticipate predator resource use by simplifying complex foraging dynamics (Hardy et al. accepted). Assembling comprehensive databases of traits for biological communities facilitates ecological modeling of future species abundances, distributions, and food web structures (Green et al. 2022). This database contains traits for adults, juveniles, and larvae of 529 pelagic fish and invertebrate species found worldwide. Traits included describe 1) habitat use and behavior, 2) morphology and morphometrics, 3) nutritional quality (lipid, protein, energy density), and 4) population status information. The database was specifically created for its application in multi-facetted ecological modeling occurring in the California Current system (CCS) located within the NE Pacific Ocean. Therefore, species in the database are primarily from the CCS and broader NE Pacific Ocean to encompass both known prey and potential prey for pelagic predators (Hardy et al. accepted) (given anticipated future shifts in species distributions). Globally important pelagic species known to be consumed by top ocean predators that are found in both the NE Pacific and other ocean basins (NW Pacific, Atlantic, Indian, Mediterranean) are also included to promote the use of trait-based approaches in marine ecosystems and predator populations worldwide. Detailed protocols are provided for trait data collection to serve as a framework for the expansion of this database in the future for other systems and predators. The database is released under a CC-BY-NC license permitting reuse for non-commercial purposes with citation of this database, the data descriptor publication (Gleiber et al. in review) and any original sources, when possible. Users are requested to provide contact information prior to downloading to ensure updated versions are distributed to the user community, as well as enable solicitation of feedback from the community on the database design for user accessibility. New versions of the database will be released as data gaps are filled and values are updated using the methods described above.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,141
Score d'incertitude au seuil0,472

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,007
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1410,074

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,242 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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