MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W6967155147 · doi:10.5061/dryad.374vb

Data from: Assessing the in situ fertilization status of two marine copepod species, Temora longicornis and Eurytemora herdmani; how common are unfertilized eggs in nature?

2014· dataset· en· W6967155147 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueData Archiving and Networked Services (DANS) · 2014
Typedataset
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMobile Agent-Based Network Management
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCopepodHuman fertilizationPopulationPredationProductivityAcartia tonsa

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We utilized an egg staining technique to measure the in situ fertilization success of two marine copepod species, Temora longicornis and Eurytemora herdmani from May to October 2008 in coastal Maine and correlated fertilization success with environmental conditions in their habitat. T. longicornis is a free spawning species that releases eggs into the ambient seawater after mating. In contrast, E. herdmani carries eggs in an egg sac until they hatch. The proportion of fertilized eggs within E. herdmani egg sacs was significantly higher than the freely spawned clutches of T. longicornis. This may be a result of the asymmetrical costs associated with carrying vs. spawning unfertilized eggs. T. longicornis frequently laid both fertilized and unfertilized eggs within their clutch. T. longicornis fertilization was negatively associated with chlorophyll concentration and positively associated with population density in their local habitat. The fertilization status of E. herdmani egg sacs was high throughout the season, but the proportion of ovigerous females was negatively associated with an interaction between predators and the proportion of females in the population. This study emphasizes that, in addition to population level processes, community and ecosystem level processes strongly influence the fertilization success and subsequent productivity of copepods.

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)0,002
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: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,268 · 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
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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueData Archiving and Networked Services (DANS)Même sujetMobile Agent-Based Network ManagementTravaux en français237 207