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Enregistrement W6992024392

Is climate change contributing to range reductions and localized extinctions in northern (Haliotis kamtschatkana) and flat (H. walallensis) abalones?

2007· article· en· W6992024392 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueeScholarship (California Digital Library) · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of California, DavisJohns Hopkins UniversityWashington Department of Fish and WildlifeMassachusetts Department of Fish and GameCalifornia Department of Fish and Game
Mots-clésAbaloneFishingRange (aeronautics)Commercial fishingHaliotisOtterSea surface temperature
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abalone abundance surveys from the 1970s were repeated 30 yrs later following a period of increased sea surface temperatures along the Pacific coast of the United States.Northern abalone, Haliotis kamtschatkana (Jonas, 1845) once abundant enough to support commercial fishing in Washington and Canada, are now extremely rare in the southern portion of their range in southern and central California.They have also declined 10 fold in northern California in the absence of human fishing pressure.In Washington, northern abalone are in decline and exhibit recruitment failure despite closure of the fishery.Flat abalone, Haliotis walallensis (Stearns, 1899) no longer occur in southern California, and in central California have declined from 32% to 8% of the total number of abalones, Haliotis spp., inside a marine reserve.The distribution of flat abalone appears to have contracted over time such that they are now only common in southern Oregon where they are subject to a new commercial fishery.Given these range reductions, the long-term persistence of flat abalone and northern abalone (locally) is a concern in light of threats from ocean warming, sea otter predation, and the flat abalone fishery in Oregon.The likelihood of future ocean warming poses challenges for abalone restoration, suggesting that improved monitoring and protection will be critical, especially in the northern portions of their distributions.

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 enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,078

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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,220 · 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
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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