Seasonal sea ice cover as principal driver of spatial and temporal variation in depth extension and annual production of kelp in Greenland
Notice bibliographique
Résumé
We studied the depth distribution and production of kelp along the Greenland coast spanning Arctic to sub-Arctic conditions from 78 ºN to 64 ºN. This covers a wide range of sea ice conditions and water temperatures, with those presently realized in the south likely to move northwards in a warmer future. Kelp forests occurred along the entire latitudinal range, and their depth extension and production increased southwards presumably in response to longer annual ice-free periods and higher water temperature. The depth limit of 10% kelp cover was 9-14 m at the northernmost sites (77-78 ºN) with only 94-133 ice-free days per year, but extended to depths of 21-33 m further south (73 ºN-64 ºN) where >160 days per year were ice-free, and annual production of Saccharina longicruris and S. latissima, measured as the size of the annual blade, ranged up to sevenfold among sites. The duration of the open-water period, which integrates light and temperature conditions on an annual basis, was the best predictor (relative to summer water temperature) of kelp production along the latitude gradient, explaining up to 92% of the variation in depth extension and 80% of the variation in kelp production. In a decadal time series from a high Arctic site (74 ºN), inter-annual variation in sea ice cover also explained a major part (up to 47%) of the variation in kelp production. Both spatial and temporal data sets thereby support the prediction that northern kelps will play a larger role in the coastal marine ecosystem in a warmer future as the length of the open-water period increases. As kelps increase carbon-flow and habitat diversity, an expansion of kelp forests may exert cascading effects on the coastal Arctic ecosystem.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».