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Enregistrement W2096823262 · doi:10.1093/plankt/fbu004

Variability in the vertical distribution and advective transport of eight mesozooplankton taxa in spring in Rivers Inlet, British Columbia, Canada

2014· article· en· W2096823262 sur OpenAlexafffundabout
Désirée Tommasi, Brian P. V. Hunt, Susan E. Allen, Rick Routledge, Evgeny A. Pakhomov

Notice bibliographique

RevueJournal of Plankton Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesHakai Institute
Mots-clésAdvectionDiel vertical migrationZooplanktonCopepodPlanktonInletOceanographyPopulationEnvironmental scienceFjordHaloclineEcologyGeologyCrustaceanBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Zooplankton vertical distribution data and velocity estimates from a hydrodynamic model were employed to determine zooplankton daily exchange during four cruises conducted from March to June 2010 in Rivers Inlet, a fjord in central British Columbia, Canada. Zooplankton transport rates varied temporally, being fastest in March when water velocities were highest. The active vertical movement of the zooplankton interacted with the vertically sheared flow field to influence zooplankton advection. Surface dwelling plankton such as Acartia longiremis and larvaceans experienced the highest advection losses of −0.4 and −0.5 day−1, respectively. In contrast, maximum advection losses of Paraeuchaeta elongata, a deeper dwelling copepod, were an order of magnitude lower, at 0.04 day−1. Transport rates varied by stage, extent of diel vertical migration and timing of ontogenetic migration. Advection rates were lower than literature-derived egg production rates, but comparable to literature-derived mortality rates. We suggest that advection may be a significant driver of population dynamics in years with similar rates of population growth. We also stress the importance of determining advection rates to obtain accurate estimates of vital rates.

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)0,007
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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,272

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations9
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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