Notice bibliographique
Résumé
Currently, > 4,000 Arctic macro- and megabenthic species are known, representing the majority of Arctic marine faunal diversity. This estimate is expected to increase. \n• Benthic invertebrates are food to shes, marine mammals, seabirds and humans, and are commercially harvested. \n• Traditional Knowledge (TK) emphasizes the link between the benthic species and their predators, such as walrus, and their signi cance to culture. \n• Decadal changes in benthos biodiversity are observed in some well-studied regions, such as the Barents Sea and Chukchi Sea. \n• Drivers related to climate-change such as warming, ice decline and acidification are affecting the benthic community on a pan-Arctic scale, while drivers such as trawling, river/glacier discharge and invasive species have signficant impact on regional or local scales. \n• Increasing numbers of species are moving into, or shifting, their distributions in Arctic waters. These species will outcompete, prey on or offer less nutritious value as prey for Arctic species. \n• Current monitoring efforts have focused on macro- and megabenthic species, but have been confined to the Chukchi Sea and the Barents Sea. Efforts are increasing in waters of Greenland, Iceland, the Canadian Arctic, and in the Norwegian Sea. All other Arctic Marine Areas are lacking long-term benthic monitoring. \n• As a first step towards an international collaborative monitoring framework, we recommend to develop a time- and cost-effective, long-term and standardized monitoring of megabenthic communities in all Arctic regions with regular annual groundfish assessment surveys. Expanding monitoring on micro-, meio- and macrobenthic groups is encouraged.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,118 | 0,074 |
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.
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».