Towards understanding the relationship between wind conditions and plankton patchiness
Notice bibliographique
Résumé
We used (1) water temperature (a proxy for water movement), (2) chlorophyll (a proxy for phytoplankton), and (3) zooplankton (bulk, small, and large size classes) to investigate the relationship between changing wind conditions and spatial patterns along linear transects (n 5 150) in two basins, South Arm and Annie Bay, of Lake Opeongo (Ontario, Canada). The basins have similar biological characteristics, but South Arm is larger and is oriented along the prevailing westerly wind direction. Large‐scale patterns (.1 km) were described with an accumulation index, and wavelet analysis was used to describe small‐scale patterns (≪1 km). Spatial descriptors were correlated with five descriptors of wind conditions: (1) wind force, (2) scalar wind speed, (3) vector wind speed, (4) wind persistence, and (5) wind direction. Persistent westerly winds in South Arm resulted in more downwind accumulation of warm water and total and large‐bodied zooplankton than in Annie Bay, while chlorophyll and small zooplankton did not show consistent downwind accumulation. The predominance of small‐scale variability, particularly in large zooplankton, increased in the South Arm as the persistence and strength of westerly winds blowing parallel to the sampling transects increased. Only temperature showed such a pattern in the smaller Annie Bay. These patterns were not related to winds blowing at the time of sampling but rather to those blowing up to 12 h before sampling. Our observations provide a basis for future consideration of how simple surface winds may actually shape the nature of trophic interactions in lake ecosystems.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».