Finding the way to the top: how the composition of oceanic mid-trophic micronekton groups determines apex predator biomass in the central North Pacific
Notice bibliographique
Résumé
We updated and expanded a model of the pelagic ecosystem for the area of the central North Pacific occupied by the Hawaii-based longline fishery.Specifically, results from the most recent diet studies were used to expand the representation of the lesser-known non-target fish species (e.g.lancetfish, opah, snake mackerel) and 9 mid-trophic micronekton functional groups.The model framework Ecopath with Ecosim was used to construct an ecosystem energy budget and to examine how changes in the various micronekton groups impact apex predator biomass.Model results indicate that while micronekton fishes represented approximately 54% of micronekton biomass, they accounted for only 28% of the micronekton production.By contrast, crustaceans represented 24% of the biomass and accounted for 44% of production.Simulated ecosystem changes resulting from changes to micronekton groups demonstrated that crustaceans and mollusks are the most important direct trophic pathways to the top of the food web.Other groups appear to comprise relatively inefficient pathways or 'trophic dead-ends' that are loosely coupled to the top of the food web (e.g.gelatinous animals), such that biomass declines in these functional groups resulted in increased biomass at the highest trophic levels by increasing energy flow through more efficient pathways.Overall, simulated declines in the micronekton groups resulted in small changes in biomass at the very top of the food web, suggesting that this ecosystem is relatively ecologically resilient with diverse food web pathways.However, further understanding of how sensitive micronekton are to changes in ocean chemistry and temperature resulting from climate change is needed to fully evaluate and predict potential ecosystem changes.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».