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Enregistrement W1656341315 · doi:10.1029/2008gb003416

Groundfish overfishing, diatom decline, and the marine silica cycle: Lessons from Saanich Inlet, Canada, and the Baltic Sea cod crash

2009· article· en· W1656341315 sur OpenAlexaffabout
Timor Katz, Gitai Yahel, Ruthy Yahel, Verena Tunnicliffe, Barak Herut, Paul V. R. Snelgrove, John Crusius, Boáz Lazar

Notice bibliographique

RevueGlobal Biogeochemical Cycles · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensMemorial University of NewfoundlandOcean Networks Canada SocietyUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGroundfishOceanographyOverfishingPopulationDiatomEnvironmental scienceGadusWater columnFisheryGeologyBiologyFisheries managementFishing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, we link groundfish activity to the marine silica cycle and suggest that the drastic mid‐1980s crash of the Baltic Sea cod ( Gadus morhua ) population triggered a cascade of events leading to decrease in dissolved silica (DSi) and diatom abundance in the water. We suggest that this seemingly unrelated sequence of events was caused by a marked decline in sediment resuspension associated with reduced groundfish activity resulting from the cod crash. In a study in Saanich Inlet, British Columbia, Canada, we discovered that, by resuspending bottom sediments, groundfish triple DSi fluxes from the sediments and reduce silica accumulation therein. Using these findings and the available oceanographic and environmental data from the Baltic Sea, we estimate that overfishing and recruitment failure of Baltic cod reduced by 20% the DSi supply from bottom sediments to the surface water leading to a decline in the diatom population in the Baltic Sea. The major importance of the marginal ocean in the marine silica cycle and the associated high population density of groundfish suggest that groundfish play a major role in the silica cycle. We postulate that dwindling groundfish populations caused by anthropogenic perturbations, e.g., overfishing and bottom water anoxia, may cause shifts in marine phytoplankton communities.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,159
Score d'incertitude au seuil0,630

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,223 · 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.

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

Citations23
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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