SUFB 975: Which Pacific Salmon Species Will Adapt Well To Climate Change?
Notice bibliographique
Résumé
Pacific Salmon species love cool, clean waters and they are able to enjoy those waters all throughout British Columbia, Canada. Glacial retreating due to warmer air temperatures has revealed many suitable habitats for Pacific Salmon species; however, those glaciers are getting smaller and some have stopped revealing suitable habitat. It's all due to Climate Change that increased the speed of melting. Less habitat is a bit of a concern to researchers.Some Pacific Salmon species will not do as well in warmer conditions. Listen to the episode to find out which species will do well and which ones won't.Link To Article: https://vancouversun.com/news/local-news/glacial-retreat-good-news-and-bad-news-for-pacific-salmon-speciesDo you think new suitable habitat revealed by retreating glaciers should be protected from humans? Share your thoughts in the Speak Up For Blue Facebook Group: http://www.speakupforblue.com/group.Check out the new Speak Up For The Ocean Blue Podcast App: http://www.speakupforblue.com/app.Speak Up For Blue InstagramSpeak Up For Blue TwitterCheck out the Shows on the Speak Up For Blue Network:Marine Conservation Happy Hour Apple Podcasts: https://apple.co/2k4ZB3x Spotify: https://spoti.fi/2kkEElkConCiencia Azul: Apple Podcasts: https://apple.co/2k6XPio Spotify: https://spoti.fi/2k4ZMMfDugongs & Seadragons: Apple Podcasts: https://apple.co/2lB9Blv Spotify: https://spoti.fi/2lV6THtEnvironmental Studies & Sciences Apple Podcasts: https://apple.co/2lx86oh Spotify: https://spoti.fi/2lG8LUhMarine Mammal Science: Apple Podcasts: https://apple.co/2k5pTCI Spotify: https://spoti.fi/2k1YyRLProjects For Wildlife Podcast: Apple Podcasts: https://apple.co/2Oc17gy Spotify: https://spoti.fi/37rinWz
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,075 | 0,003 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».