Bibliographic record
Abstract
La fonction des écosystèmes peut être altérée par une perte de diversité biologique, en particulier dans les écosystèmes qui sont à l’origine peu diversifiés. Dans le cas échéant, la disparition d'une seule espèce peut avoir des effets profonds sur les communautés associées. Les larves d'amphibiens, en particulier les larves de crapauds, vivent souvent dans des étangs peu diversifiés et constituent souvent la biomasse de vertébrés principale dans les systèmes d'eau douce, en particulier en l'absence de poissons. Comme ces têtards représentent souvent le niveau trophique le plus élevé dans ces systèmes à faible diversité, leur disparition peut avoir des effets de cascade écologique sur les communautés trophiques inférieures et sur la fonction de l'écosystème. Alors que les effets des facteurs environnementaux sur les larves d'amphibiens ont été étudiés, on sait relativement peu de choses sur la manière dont les larves d'amphibiens affectent leur environnement. Pour mieux comprendre la dynamique des espèces dans les écosystèmes des petits étangs, j'ai reproduit une expérience en mésocosme extérieur évaluant l'effet des têtards de crapauds sur leur environnement pendant trois ans à Long Point en Ontario, en utilisant des têtards de crapauds de Fowler et de crapauds d'Amérique. J'ai évaluée les effets des têtards de crapauds sur les écosystèmes, l'impact du pâturage des têtards sur les communautés d'algues, les interactions entre les compétiteurs d'une année à l'autre et si l'impact des têtards de crapauds sur leurs écosystèmes est constant d'une année à l'autre. Mes résultats démontrent la relation dynamique que les têtards de crapauds entretiennent avec leur environnement, ainsi que la nécessité d'effectuer la même expérience à plusieurs reprises pour saisir toute l'ampleur de l'impact écologique d'une espèce
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".