Towards Predicting Basin-Wide Invertebrate Organic Biomass and Production in Marine Sediments from a Coastal Sea
Notice bibliographique
Résumé
Detailed knowledge of environmental conditions is required to understand faunal production in coastal seas with topographic and hydrographic complexity. We test the hypothesis that organic biomass and production of subtidal sediment invertebrates throughout the Strait of Georgia, west coast of Canada, can be predicted by depth, substrate type and organic flux modified to reflect lability and age of material. A basin-wide database of biological, geochemical and flux data was analysed using an empirical production/biomass (P/B) model to test this hypothesis. This analysis is unique in the spatial extent and detail of P/B and concurrent environmental measurements over a temperate coastal region. Modified organic flux was the most important predictor of organic biomass and production. Depth and substrate type were secondary modifiers. Between 69-74% of variability in biomass and production could be explained by the combined environmental factors. Organisms <1 mm were important contributors to biomass and production primarily in shallow, sandy sediments, where high P/B values were found despite low organic flux. Low biomass, production, and P/B values were found in the deep, northern basin and mainland fjords, which had silty sediments, low organic flux, low biomass of organisms <1 mm, and dominance by large, slow-growing macrofauna. In the highest organic flux and biomass areas near the Fraser River discharge, production did not increase beyond moderate flux levels. Although highly productive, this area had low P/B. Clearly, food input is insufficient to explain the complex patterns in faunal production revealed here. Additional environmental factors (depth, substrate type and unmeasured factors) are important modifiers of these patterns. Potential reasons for the above patterns are explored, along with a discussion of unmeasured factors possibly responsible for unexplained (30%) variance in biomass and production. We now have the tools for basin-wide first-order estimates of sediment invertebrate production.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».