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Enregistrement W2319698962 · doi:10.3354/meps11608

Interannual variability in the relationship between in situ primary productivity and somatic crustacean productivity in a temperate fjord

2016· article· en· W2319698962 sur OpenAlexaboutno aff
KD Suchy, JF Dower, DE Varela, MG Lagunas

Notice bibliographique

RevueMarine Ecology Progress Series · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine Biology and Ecology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProductivityCrustaceanPhytoplanktonZooplanktonFjordTrophic levelEcologyOceanographyBiologyTemperate climatePrimary productivityFisheryEcosystem

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

MEPS Marine Ecology Progress Series Contact the journal Facebook Twitter RSS Mailing List Subscribe to our mailing list via Mailchimp HomeLatest VolumeAbout the JournalEditorsTheme Sections MEPS 545:91-108 (2016) - DOI: https://doi.org/10.3354/meps11608 Interannual variability in the relationship between in situ primary productivity and somatic crustacean productivity in a temperate fjord Karyn D. Suchy1,*, John F. Dower1,2, Diana E. Varela1,2, Marcos G. Lagunas1 1Department of Biology, University of Victoria, Victoria, BC V8W 3N5, Canada 2School of Earth and Ocean Sciences, University of Victoria, Victoria, BC V8W 2Y2, Canada *Corresponding author: ksuchy@uvic.ca ABSTRACT: Simultaneous and precise measurements of primary and secondary productivity are required when examining energy transfer from phytoplankton to zooplankton. We examined the relationship between primary and crustacean productivity over 2 yr in Saanich Inlet, British Columbia, Canada, to determine how temporal variations in primary productivity influence crustacean productivity and trophic transfer efficiency (TTE). Primary productivity was measured via the 13C tracer method, while the crustacean moulting enzyme chitobiase was used to estimate community-level somatic crustacean productivity. Peak primary productivity occurred much earlier in 2010 (late April; 9.17 g C m-2 d-1) than in 2011 (mid-June; 5.01 g C m-2 d-1) due to a higher abundance of diatoms. Fatty acid analyses revealed that one of the dominant copepods, Calanus marshallae, was feeding on a higher proportion of diatoms than dinoflagellates (lowest DHA:EPA ratios) in May 2010 and June 2011. Crustacean productivity ranged between 0.01 and 0.65 g C m-2 d-1 over both sampling years. Average TTE was 14% in 2010 and 8% in 2011, indicating that the earlier peak in primary productivity in 2010 resulted in more efficient energy transfer from phytoplankton to crustacean zooplankton compared to 2011. Results from this study highlight the need for incorporating routine field estimates of crustacean productivity into oceanographic studies with the same resolution as primary productivity measurements. Together, these estimates are critical in terms of investigating the impact of a potential increase in the occurrence of mismatches between lower and higher trophic levels in predicted future warming scenarios. KEY WORDS: Crustacean productivity · Primary productivity · Chitobiase · Zooplankton · Trophic transfer efficiency · Saanich Inlet Full text in pdf format Supplementary material PreviousNextCite this article as: Suchy KD, Dower JF, Varela DE, Lagunas MG (2016) Interannual variability in the relationship between in situ primary productivity and somatic crustacean productivity in a temperate fjord. Mar Ecol Prog Ser 545:91-108. https://doi.org/10.3354/meps11608 Export citation RSS - Facebook - Tweet - linkedIn Cited by Published in MEPS Vol. 545. Online publication date: March 08, 2016 Print ISSN: 0171-8630; Online ISSN: 1616-1599 Copyright © 2016 Inter-Research.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,124
Score d'incertitude au seuil0,891

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,235 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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