MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W798141089 · doi:10.7717/peerj.1074

Community- and population-level changes in diatom size structure in a subarctic lake over the last two centuries

2015· article· en· W798141089 sur OpenAlexaff
Elizabeth Kerrigan, Andrew J. Irwin, Zoe V. Finkel

Notice bibliographique

RevuePeerJ · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensMount Allison University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiatomSubarctic climateCommunity structureEcologyArcticPlanktonAbundance (ecology)Temperate climatePopulation sizeLatitudeOceanographyPhysical geographyClimate changeEnvironmental sciencePopulationGeographyBiologyGeologyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate change over the last two centuries has been associated with significant shifts in diatom community structure in lakes from the high arctic to temperate latitudes. To test the hypotheses that recent climate warming selects for species of smaller size within communities and a decrease in the average size of species within populations, we quantified the size of individual diatom valves from 10 depths in a sediment core covering the last ∼200 years from a pristine subarctic lake. Over the last ∼200 years, changes in the relative abundance of species of different average size and changes in the average valve size of populations of species contribute equally to the changes in community size structure, but are often opposite in sign, compensating for one another and moderating temporal changes in community size structure. In the surface sediments that correspond to the recent decades when air temperatures have warmed, the mean size of valves in the diatom community has significantly decreased due to an increase in the proportion of smaller-sized planktonic diatom species.

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)0,001
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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations4
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePeerJMême sujetGeology and Paleoclimatology ResearchTravaux en français237 207