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Enregistrement W2124893421 · doi:10.4319/lo.2014.59.5.1581

Identifying variable sea ice carbon contributions to the Arctic ecosystem: A case study using highly branched isoprenoid lipid biomarkers in Cumberland Sound ringed seals

2014· article· en· W2124893421 sur OpenAlexafffund
Thomas A. Brown, C. Alexander, David J. Yurkowski, Steven H. Ferguson, Simon T. Belt

Notice bibliographique

RevueLimnology and Oceanography · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensFisheries and Oceans CanadaUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNunavut Wildlife Research Trust
Mots-clésSea iceArcticOceanographyEnvironmental scienceTrophic levelArctic ice packMarine ecosystemPhocaHabitatSound (geography)EcosystemEcologyPhysical geographyGeologyGeographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We analyzed liver samples from 322 ringed seals (Pusa hispida) collected from Cumberland Sound (southeast Baffin Island) to test our ability to differentiate between carbon sources in near apex predators. Highly branched isoprenoids (HBIs) were present in all samples, and their distributions were consistent with recognized seal habitat use. HBI distributions in mature seals (≥ 5 yr) confirmed a less variable carbon source during winter, consistent with geographically restricted sexually mediated territorialism. In contrast, HBI distributions were more variable for immature seals (< 5 yr old), consistent with increased movements and body growth—mediated habitat selection. The ubiquitous presence of sea ice—derived HBIs (e.g., the ‘Ice Proxy with 25 carbons’) in every seal collected throughout January—December indicates that springtime sea ice primary production remains important for ringed seals throughout the year. HBI distributions remain largely unaltered by trophic transfer, enabling them to document short‐term (< 4 weeks) and seasonal changes in carbon. This important characteristic of HBIs facilitated interpretation of sea ice—derived carbon use by seals over annual and interannual timeframes and identified strong associations between sea ice carbon use and insolation as well as sea ice extent. Analysis of HBI distributions could be used to monitor and predict the response of Arctic organisms to reducing sea ice extent and the associated decline in future sea ice primary production over a range of temporal scales.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,231 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations29
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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