Abundance, biomass and community structure of epipelagic zooplankton in the Canada Basin
Notice bibliographique
Résumé
Changing environmental conditions such as decreasing sea ice cover impact Arctic zooplankton.In the Canada Basin, zooplankton surveys have seldom been done due to its traditionally thick, year-round ice cover.Here, we describe the zooplankton community of the Canada Basin before the two recent sea ice minima (2007 and 2012).Zooplankton were sampled from the upper 100 m during August and September of the years 2003-2006 using a 150-μm mesh net to determine species composition, abundance and biomass.To describe the zooplankton community and its relation to the environment, we used Bray-Curtis similarity, and then applied hierarchical clustering, non-parametric multidimensional scaling and the BEST BIO-ENV routine.The most abundant zooplankton species in all years were smaller copepods such as Oithona similis and Microcalanus pygmaeus.Biomass was dominated by larger copepod species such as Calanus hyperboreus and Calanus glacialis.For the non-copepod zooplankton, the pteropod Limacina helicina and the larvacean Fritillaria borealis were typically the most abundant species.The non-copepod biomass was dominated by the chaetognath Eukrohnia hamata and L. helicina, while F. borealis contributed relatively little to the overall biomass despite its high numbers.Zooplankton communities differed between shelf/slope and basin stations.We found no obvious interannual changes in community structure over our short 4-year observation period, with community structure influenced to a small degree by environmental factors.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».