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Enregistrement W7096220800

91 Chapter 5 Aquatic Invertebrates of Prairie Wetlands: Community Composition, Ecological Roles, and Impacts of Agriculture

2013· article· en· W7096220800 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFreshwater macroinvertebrate diversity and ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWetlandInvertebrateBiodiversityHabitatTrophic levelFauna
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. The southern portions of Manitoba, Saskatchewan, and Alberta are covered with millions of small water-filled depressions called prairie potholes. These wetlands provide habitat for a diverse array of aquatic invertebrates, which provide an important food resource for the abundant fauna that use these wetlands. Other functions and values of the aquatic invertebrates are not as well known. More information is needed on taxonomic composition and basic ecology so that we can better understand their role in the wetland trophic dynamics and wetland functioning. This information would also help us to better understand the factors that regulate community composition and abundance, and how agriculture and other anthropogenic impacts are contributing to losses of wetland biodiversity and functioning. Résumé. Les portions méridionales du Manitoba, de la Saskatchewan et de l’Alberta sont recouvertes de millions de petites dépressions remplies d’eau qu’on l’on appelle fondrières des Prairies. Ces milieux humides accueillent une diversité d’invertébrés aquatiques qui constituent une source importante de nourriture pour de nombreux animaux sauvages. Les autres fonctions et utilités de ces invertébrés aquatiques sont moins bien connues. Nous avons besoin d’en savoir plus sur la composition taxonomique et l’écologie fondamentale de ces organismes afin de mieux comprendre leur rôle dans la dynamique trophique et le fonctionnement des milieux humides. Ce genre d’information nous permettrait également de mieux connaître les facteurs qui assurent la régulation de

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,002

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,182
Écart entre enseignants0,173 · 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
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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