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Enregistrement W7132929359

The effect of marine acidification on marine organisms

2020· dissertation· hr· W7132929359 sur OpenAlexaboutno aff
Ivan Škegro

Notice bibliographique

RevueRepository of the Faculty of Science, University of Zagreb · 2020
Typedissertation
Languehr
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOcean Acidification Effects and Responses
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNova scotiaMercury (programming language)Black seaHeavy metals
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Oceanski unos antropogenog ugljičnog dioksida (CO2) mijenja kemiju morskih voda u svjetskim oceanima s posljedicama na morski život. Povišeni parcijalni tlak CO2 (pCO2) uzrokuje gomilanje zasićenja kalcijevim karbonatom u mnogim regijama, osobito u visokim geogragfskim širinama i regijama koje se presijecaju s izraženim hipoksičkim zonama. Sposobnost morskih životinja, što je najvažnije kod pteropodnih mekušaca, foraminifera i nekih bentoskih beskralješnjaka, da bi stvorili skeletne strukture od CaCO3 izravno su pod utjecajem kemije CO2 morskih voda. CO2 utječe i na fiziologiju morskih organizama, zbog kiselo-bazne (ne)ravnoteže i smanjenog transportnog kapaciteta kisika. Nekoliko studija trenutačnih razina pCO2 ometaju buduću sposobnost predviđanja utjecaja na dinamiku hranidbene mreže i ostalih procesa ekosustava. Ovdje su predstavljena nova zapažanja, pregled dostupnih podataka i identificikacija prioriteta za buduća istraživanja, zasnovanih na regijama, ekosustavima, svojtama i fiziološkim procesima za koje se vjeruje da su najosjetljiviji na zakiseljavanje oceana. Acidifikacija oceana i sinergistički utjecaji drugih antropogenih utjecaja pružaju veliki potencijal za širenje (negativnih) promjena u morskim ekosustavima.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,434
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,198 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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