Identifying global synchronies in marine zooplankton populations: issues and opportunities
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Analyses of the influences of climate variability on local zooplankton populations and those within ocean basins are relatively recent (past 5–10 years). What is lacking are comparisons of zooplankton population variability among the world's oceans, in contrast to such global comparisons of fish populations. This article examines the key questions, capabilities, and impediments for global comparisons of zooplankton populations using long-term (>10 year) data sets. The key question is whether global synchronies in zooplankton populations exist. If yes, then (i) to what extent are they driven by “bottom-up” (productivity) or “top-down” (predation) forcing; (ii) are they initiated by persistent forcing or by episodic events whose effects propagate through the system with different time-lags; and (iii) what proportion of the biological variance is caused directly by physical forcing and what proportion might be caused by non-linear instabilities in the biological dynamics (e.g. through trophodynamic links)? The capabilities are improving quickly that will enable global comparisons of zooplankton populations. Several long-term sampling programmes and data sets exist in many ocean basins, and the data are becoming more available. In addition, there has been a major philosophical change recently that now recognizes the value of continuing long-term zooplankton observation programmes. Understanding of life-history characteristics and the ecosystem roles of zooplankton are also improving. A first and critical step in exploring possible synchrony among zooplankton from geographically diverse regions is to recognize the limitations of the various data sets. There exist several impediments that must be surmounted before global comparisons of zooplankton populations can be realized. Methodological issues concerned with the diverse spatial and temporal scales of “monitored” planktonic populations are one example. Other problems include data access issues, structural constraints regarding funding of international comparisons, and lack of understanding by decision-makers of the value of zooplankton as indicators of ecosystem change. We provide recommendations for alleviating some of these impediments, and suggest a need for an easily understood example of global synchrony in zooplankton populations and the relation of those signals to large-scale climate drivers.
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 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 | 0,002 |
| 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 tête enseignante, 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 ».