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Enregistrement W2931128426 · doi:10.5194/bg-2019-104

Prioritization of the vector factors controlling <i>Emiliania huxleyi</i> blooms in subarctic and arctic seas: A multidimensional statistical approach

2019· article· en· W2931128426 sur OpenAlexaboutno aff
Dmitry Kondrik, Eduard Kazakov, Svetlana Chepikova, Dmitry Pozdnyakov

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Oceanic and Atmospheric AdministrationMuséum National d'Histoire NaturelleRussian Science FoundationCentre National de la Recherche ScientifiqueCentre National d’Etudes SpatialesInstitut Français de Recherche pour l'Exploitation de la Mer
Mots-clésEmiliania huxleyiOceanographyEnvironmental sciencePhytoplanktonSubarctic climateArcticSverdrupClimatologyEcologyGeologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Producing very extensive blooms in the world's oceans in both hemispheres, a coccolithophore E. huxleyi is capable of affecting both the marine ecology and carbon fluxes at the atmosphere-ocean interface. At the same time, it is subject to the impact of multiple co-acting environmental forcings, which determine the spatio-temporal dynamics of E. huxleyi blooming phenomenon. To reveal the individual importance of each forcing factor (FF) that is known to significantly control the extent and intensity of E. huxleyi blooms and can be retrieved from remote sensing data, we used long-term spatial time series (1998–2016) of sea surface temperature and salinity, incident photosynthetically active radiation, and Ekman layer depth relevant to the marine environments located in the North Atlantic, Arctic and North Pacific oceans, namely the North, Norwegian, Greenland, Labrador, Barents and Bering seas. The FFs retrieved were subjected to statistical analyses. The descriptive statistical approach has shown that E. huxleyi phytoplankton were highly adaptive to the environmental conditions and capable of arising and developing within wide FFs ranges, which proved to be expressly sea-specific. It was also found that there were FFs optimal ranges (also sea-specific), within which the blooms were particularly extensive. The application of the Random Forest Classifier (RFC) approach to each target sea allowed to reliably rank the FFs considered in terms of their role in the spatio-temporal dynamics of E. huxleyi blooms. With the only exception of the Bering Sea, allegedly due to temporally established untypical hydrological conditions, the prediction ability of RFC modeling characterized in terms of precision, recall, and f1-score generally was in excess of 70 %, thus indicating the adequacy of the developed models for FFs prioritization with regard to E. huxleyi blooms.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,192 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations4
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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