Notice bibliographique
Résumé
Long-term data on the North Sea ecosystem are available for phytoplanktonic, zooplanktonic, benthic, fish, and seabird communities. Temporal changes in these have been examined by numerous researchers over the course of the 20th century, their main objective being to determine how the interannual dynamics of these communities are controlled. Ultimately, long-term changes in the North Sea ecosystem appear to be driven by two wide-ranging, but separate processes. In the northern, western and central areas of the North Sea, long-term changes are predominantly influenced by climatic fluctuations. Here, primary productivity during a particular year is related to the effect of weather on the timing of stratification and the resulting spring bloom. In the southern and eastern areas of the North Sea, the lack of stratification and the large inputs of nutrients mean that primary productivity is more strongly influenced by variations in anthropogenic nutrient inputs, and is only weakly related to climatic variation. Long-term changes at higher trophic levels (zooplankton, benthic, fish, and seabirds) are generally affected by fluctuations in their food source (i.e., the lower trophic levels), although because of the high complexity of the North Sea ecosystem there are many exceptions to these general patterns. However, the weight of evidence shows that long-term changes in the ecosystem may ultimately be related to long-term changes in either climate or nutrients, although the long-term dynamics of certain taxa and communities do show evidence of being influenced by both anthropogenic factors and (or) internal factors such as competition and predation. Key words: long-term changes, North Sea, time series, climate change, ecosystem functioning, anthropogenic impacts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,004 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».