Notice bibliographique
Résumé
While the details of climate change and global warming remain subjects of intense debate, there is a growing awareness that the earth's temperature regime is changing, as a result of either natural variation or anthropogenic emissions of ‘greenhouse gases’. The effects of warming scenarios on agriculture, human health and vegetation have been extensively studied over the past decade, but there has been remarkably little research on the anticipated effects on fish and fisheries. This is somewhat surprising, given the fact that temperature is undoubtedly the most thoroughly studied environmental variable in fish biology! Fish are poikilotherms living in a medium of high heat capacity and conductance; their body temperature is normally within a few fractions of a degree of the water, and therefore the rates of all of their biological functions are critically dependent on environmental temperature. A few years ago, as we started our own research programme in this area, we came to realize that there existed only a modest amount of information on the long-term effects of small temperature increments on fish. Nonetheless, there was also clearly available a wealth of classical data on ‘temperature effects’ from which extrapolation and speculation could be made. We thought it would be useful to bring together experts from all areas of fish biology, and ask them to summarize the existing information, to identify significant gaps in current understanding, and to speculate, based on their knowledge of the field, on the responses of fish to chronic small increments in temperature superimposed on natural regimes.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,383 | 0,232 |
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 ».