Influence of planktonic foodweb structure on a system's capacity to support pelagic production: an inverse analysis approach
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Marquis, E., Niquil, N., Vézina, A. F., Petitgas, P., and Dupuy, C. 2011. Influence of planktonic foodweb structure on a system's capacity to support pelagic production: an inverse analysis approach. – ICES Journal of Marine Science, 68: 803–812. Coupled plankton/small pelagic (SP) fish systems were analysed to assess how foodweb structure influences the export of carbon to pelagic fish during the spring bloom in the Bay of Biscay. The investigation of carbon export flows through inverse analysis was supplemented by estimating the carrying capacity for pelagic fish production by applying linear programming. A planktonic foodweb dominated by microbial pathways had the highest trophic efficiency owing to the tight coupling between planktonic trophic levels and predation pressure on mesozooplankton by fish. Moreover, the magnitude of the gap between carrying capacity and estimated carbon export was related to the size structure of primary producers, with the picophytoplankton-based foodweb having the smallest gap and the microphytoplankton-based one the largest gap. Planktonic foodwebs dominated by small autotrophic cells channelled most of their available carbon to pelagic fish production, whereas foodwebs dominated by large phytoplankton were better suited to benthic communities with a large loss of carbon through sedimentation. Although the total carbon available to higher trophic levels does not vary with the size of the main primary producers, the potential export to SP fish depends on the structure of the planktonic foodweb.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».