Reviews and syntheses: Insights into deep-sea food webs and global environmental gradients revealed by stable isotope ( <i>δ</i> <sup>15</sup> N, <i>δ</i> <sup>13</sup> C) and fatty acid trophic biomarkers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Biochemical markers developed initially for food-web studies of terrestrial and shallow-water environments have only recently been applied to deep-sea ecosystems (i.e., in the early 2000s). For the first time since their implementation, this review took a close look at the existing literature in the field of deep-sea trophic ecology to synthesize current knowledge. Furthermore, it provided an opportunity for a preliminary analysis of global geographic (i.e., latitudinal, along a depth gradient) trends in the isotopic (δ15N, δ13C) and fatty acid composition of deep-sea macro- and megafauna from heterotrophic systems. Results revealed significant relationships along the latitudinal and bathymetric gradients. Deep-sea animals sampled at temperate and polar latitudes displayed lower isotopic ratios and greater proportions of essential ω3 long-chain polyunsaturated fatty acids (LC-PUFAs) than did tropical counterparts. Furthermore, δ15N and δ13C ratios as well as proportions of arachidonic acid increased with increasing depth. Since similar latitudinal trends in the isotopic and fatty acid composition were found in surface water phytoplankton and particulate organic matter, these results highlight the link across latitudes between surface primary production and deep-water communities. Because global climate change may affect quantity and quality (e.g., levels of essential ω3 PUFAs) of surface primary productivity, and by extension those of its downward flux, the dietary intake of deep-sea organisms may likely be altered. In addition, because essential ω3 PUFAs play a major role in the response to temperature variations, climate change may interfere with the ability of deep-sea species to cope with potential temperature shifts. Importantly, methodological disparities were highlighted that prevented in-depth analyses, indicating that further studies should be conducted using standardized methods in order to generate more reliable global predictions.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».