Multiscale characterization of spatial relationships among oxycline depth, macrozooplankton, and forage fish off Peru using geostatistics, principal coordinates of neighbour matrices (PCNMs), and wavelets
Notice bibliographique
Résumé
Upwelling ecosystems are particularly heterogeneous and present intense mesoscale (tens of kilometres) and submesoscale (hundreds of metres to kilometres) activity that are expected to drive the distribution of the organisms and thus their interactions. Here we addressed the impact of the physical forcing in the northern Humboldt Current system off Peru, which is characterized by the presence of an intense and shallow oxygen minimum zone and used the variability of the depth of the oxycline as a proxy of the physical forcing that impacts the epipelagic communities. We analyzed simultaneous high-resolution acoustic observations of the oxycline depth, the biomass in macrozooplankton, and the biomass in pelagic fish. Three complementary methodologies were considered: (i) geostatistical methods and correlation tests, (ii) principal coordinates of neighbour matrices, and (iii) wavelet analysis. Our results highlight the relevance of a multimethod framework to characterize the multiscale relationships between marine ecosystem components. We also provided evidence that the submesoscale-to-mesoscale variability of the oxycline depth drives the distribution of macrozooplankton, which further structures the distribution of forage fish in a bottom-up cascade.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».