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Enregistrement W987773012 · doi:10.1017/cbo9780511804472.002

Preface

2006· book-chapter· en· W987773012 sur OpenAlexaff
Isabelle M. Côté, John D. Reynolds

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2006
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoral and Marine Ecosystems Studies
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoral reefGeographyBiodiversityFisheryFish <Actinopterygii>Aquaculture of coralEcologyOceanographyBiologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Coral reefs are found in the waters of more than 100 countries in tropical regions of the world, and provide food, income and cultural benefits to hundreds of millions of people. They cover a mere 0.1% of the ocean surface, yet they host a disproportionate amount of biodiversity, including nearly one-third of the world's marine fish species. Coral reefs are under threat around the world. Recent estimates suggest that approximately 20% of the world's coral reefs have been destroyed and show no immediate prospect of recovery. Of those remaining, one-quarter are under imminent risk of collapse and another quarter face a long-term threat of collapse. For example, a recent comprehensive survey from the Caribbean found that since 1977, live coral cover across this region has decreased from 50% to 10%. This 80% decline in 25 years exceeds the rates of loss for any biome, including tropical forests. Equivalent measures of coral loss are not yet available for other regions, though 80–95% of coral cover was lost throughout large tracts of the Indian Ocean during the 1998 coral bleaching event, and there has been little recovery from many of these sites. The main causes of coral reef degradation clearly originate from human activities, driven by growing human populations in coastal areas and lack of effective management of reef resources. They include over-fishing, which can damage reefs directly and also through the removal of herbivores that keep macroalgae in check, pollution and sedimentation due to coastal development and runoff from deforested lands, and warming of oceans due to climate change.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,491
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,5090,341

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,164
Écart entre enseignants0,151 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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