Ecological equivalence of species within phytoplankton functional groups
Notice bibliographique
Résumé
Summary There are tens of thousands of species of phytoplankton found throughout the tree of life. Despite this diversity, phytoplankton are often aggregated into a few functional groups according to metabolic traits or biogeochemical role. We investigate the extent to which phytoplankton species dynamics are neutral within functional groups. Seasonal dynamics in many regions of the ocean are known to affect phytoplankton at the functional group level leading to largely predictable patterns of seasonal succession. It is much more difficult to make general statements about the dynamics of individual species. We use a 7‐year time series at station L4 in the Western English Channel with 57 diatom and 17 dinoflagellate species enumerated weekly to test whether the abundance of diatom and dinoflagellate species varies randomly within their functional group envelope or whether each species is driven uniquely by external factors. We show that the total biomass of the diatom and dinoflagellate functional groups is well predicted by irradiance and temperature and quantify trait values governing the growth rate of both functional groups. The biomass dynamics of the functional groups are not neutral and each has their own distinct responses to environmental forcing. Compared to dinoflagellates, diatoms have faster growth rates and grow faster under lower irradiance, cooler temperatures, and higher nutrient conditions. The biomass of most species varies randomly within their functional group biomass envelope, most of the time. As a consequence, modellers will find it difficult to predict the biomass of most individual species. Our analysis supports the approach of using a single set of traits for a functional group and suggests that it should be possible to determine these traits from natural communities.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».