Using Environmental Variables to Predict the Structure of Deep-sea Arctic Fish Communities: Implications for Food Web Construction
Notice bibliographique
Résumé
Understanding trophic interaction within deep-sea marine communities is critically important as commercial exploitation increases in the Arctic. Undoubtedly, the Arctic marine environment will be subject to the same environmental and human stressors as its southern counterparts and, as a result, community stability is vulnerable. The objectives of this study were to test the predictive power of environmental variables on fish community composition using redundancy analysis and to determine if this information could be used to differentiate distinct trophic communities throughout the Davis Strait/Baffin Bay region. This analysis used data collected in benthic surveys from 2000 to 2004, and results indicate that water temperature, latitude, and depth strongly influence the distribution of fish species in this region. Latitude and water temperature were strongly negatively correlated, and the majority of species were distributed along the low latitude/high temperature to high latitude/low temperature gradient. Some fish species were more highly correlated with depth. Proportions of most by-catch species differed between northern and southern regions at each depth range. Since community structure changes gradually along environmental gradients, perhaps it is more appropriate to describe the communities as shifting their trophic status along environmental gradients rather than as distinct communities with distinct food webs in a specific region of the Arctic.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».