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Enregistrement W2800565330 · doi:10.1098/rsos.172284

Drivers of temporal beta diversity of a benthic community in a seasonally hypoxic fjord

2018· article· en· W2800565330 sur OpenAlexafffund
Jackson W. F. Chu, Curtis Curkan, Verena Tunnicliffe

Notice bibliographique

RevueRoyal Society Open Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine Biology and Ecology Research
Établissements canadiensUniversity of VictoriaFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Victoria
Mots-clésBenthic zoneHypoxia (environmental)EcologyEnvironmental scienceHabitatBeta diversityEnvironmental changeClimate changeOceanographyBenthosInterspecific competitionFjordBiologyGeologyOxygen

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Global expansion of oxygen-deficient (hypoxic) waters will have detrimental effects on marine life in the Northeast Pacific Ocean (NEP) where some of the largest proportional losses in aerobic habitat are predicted to occur. However, few in situ studies have accounted for the high environmental variability in this region while including natural community-assembly dynamics. Here, we present results from a 14-month deployment of a benthic camera platform tethered to the VENUS cabled observatory in the seasonally hypoxic Saanich Inlet. Our time series continuously recorded natural cycles of deoxygenation and reoxygenation that allowed us to test whether a community from the NEP showed hysteresis in its recovery compared to hypoxia-induced decline, and to address the processes driving temporal beta diversity under variable states of hypoxia. Using high-frequency ecological time series, we reveal (i) differences in the response and recovery of the epibenthic community are rate-limited by recovery of the sessile species assemblage; (ii) both environmental and biological processes influence community assembly patterns at multiple timescales; and (iii) interspecific processes can drive temporal beta diversity in seasonal hypoxia. Ultimately, our results illustrate how different timescale-dependent drivers can influence the response and recovery of a marine habitat under increasing stress from environmental change.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,248 · 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.

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

Citations32
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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