Environmental Drivers of the Canadian Arctic Megabenthic Communities
Notice bibliographique
Résumé
Environmental gradients and their influence on benthic community structure vary over different spatial scales; yet, few studies in the Arctic have attempted to study the influence of environmental gradients of differing spatial scales on megabenthic communities across continental-scales. The current project studied for the first time how megabenthic community structure is related to several environmental factors over 2000 km of the Canadian Arctic, from the Beaufort Sea to northern Baffin Bay. Faunal trawl samples were collected between 2007 and 2011 at 78 stations from 30 to 1000 m depth and patterns in biomass, density, richness, diversity, and taxonomic composition were examined in relation to indirect/spatial gradients (e.g., depth), direct gradients (e.g., bottom oceanographic variables), and resource gradients (e.g., food supply proxies). Six benthic community types were defined based on their biomass-based taxonomic composition. Their distribution was significantly, but moderately, associated with large-scale (100-1000 km) environmental gradients defined by depth, physical water properties (e.g., bottom salinity), and meso-scale (10-100 km) environmental gradients defined by substrate type (hard vs. soft) and sediment organic carbon content. We did not observe a strong decline of bulk biomass, density and richness with depth or a strong increase of those community characteristics with food supply proxies, contrary to our hypothesis. We discuss how local- to meso-scale environmental conditions, such as bottom current regimes and polynyas, sustain biomass-rich communities at specific locations in oligotrophic and in deep regions of the Canadian Arctic. This study demonstrates the value of considering the scales of variability of environmental gradients when interpreting their relevance in structuring of communities.
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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) | 0,006 | 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 ».