MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1979957360 · doi:10.1111/j.1365-2486.2009.01960.x

Increasing importance of small phytoplankton in a warmer ocean

2009· article· en· W1979957360 sur OpenAlexaff
Xosé Anxelu G. Morán, Ángel López‐Urrutia, Alejandra Calvo‐Díaz, William K. W. Li

Notice bibliographique

RevueGlobal Change Biology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensBedford Institute of OceanographyFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhytoplanktonTrophic levelPrimary producersEcologyBiomass (ecology)PlanktonRange (aeronautics)OceanographyEnvironmental scienceEcosystemAbundance (ecology)Marine ecosystemFood webTemperate climateAllometryPopulationRelative species abundanceBiologyNutrient

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The macroecological relationships among marine phytoplankton total cell density, community size structure and temperature have lacked a theoretical explanation. The tiniest members of this planktonic group comprise cyanobacteria and eukaryotic algae smaller than 2 μm in diameter, collectively known as picophytoplankton. We combine here two ecological rules, the temperature–size relationship with the allometric size‐scaling of population abundance to explain a remarkably consistent pattern of increasing picophytoplankton biomass with temperature over the −0.6 to 22 °C range in a merged dataset obtained in the eastern and western temperate North Atlantic Ocean across a diverse range of environmental conditions. Our results show that temperature alone was able to explain 73% of the variance in the relative contribution of small cells to total phytoplankton biomass regardless of differences in trophic status or inorganic nutrient loading. Our analysis predicts a gradual shift toward smaller primary producers in a warmer ocean. Because the fate of photosynthesized organic carbon largely depends on phytoplankton size, we anticipate future alterations in the functioning of oceanic ecosystems.

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)0,000
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations604
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGlobal Change BiologyMême sujetMarine and coastal ecosystemsTravaux en français237 207