Developing and optimizing a coordinated Salish Sea zooplankton monitoring program
Notice bibliographique
Résumé
Zooplankton occupy a key intermediate position in pelagic food webs. We know from a variety of studies that zooplankton communities are strongly variable at seasonal and longer time scales, and that changes in the zooplankton affect other components of the ecosystem. Ecologically-important modes of zooplankton variability include changes in total productivity and biomass, changes in community composition and food value, changes in seasonality, and perhaps also changes in the location and intensity of dense aggregations. Salish Sea zooplankton time series data are needed to know how the local zooplankton are changing over time, and to understand how these changes affect harvested fish populations, and more broadly how climate shifts will affect the entire marine ecosystem. Unfortunately, although there is a long history of zooplankton research in the Strait of Georgia and Puget Sound, the overwhelming majority of the sampling programs have been short term efforts, done with differing objectives, sampling designs and methods, and separated by many unsampled time intervals. Numerous research groups have independently identified the data gap and are advocating for development of an ongoing coordinated monitoring program. Through the collaborative U.S.-Canada Salish Sea Marine Survival project, we are developing a full Salish Sea zooplankton sampling program aimed at providing data that will answer questions about patterns in zooplankton as prey sources and as indicators of environmental change. The dominant Salish Sea zooplankton include taxa (and developmental stages within taxa) that differ greatly in body size, depth range, migration behavior and ability to avoid capture by nets. For this reason, no single sampling method can be optimal for all components of the zooplankton community. We will discuss the program we are planning including the scientific questions that will shape the sampling plan, the choice of locations, equipment, partners, and protocols, and the costs and benefits of different choices of sampling methods. Our goal is to provide a monitoring program that is responsive to the community’s needs, is flexible and expandable, is sustainable into the future while permitting robust comparisons with historical data, and is streamlined and efficient to make the most of available funding. We welcome input and discussion.
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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 ».