Globally Consistent Quantitative Observations of Planktonic Ecosystems
Notice bibliographique
Résumé
In this paper we review on the technologies available to make globally quantitative observations of particles, in general, and plankton, in particular, in the world oceans, and for sizes varying from sub-micron to centimeters. Some of these technologies have been available for years while others have only recently emerged. Use of these technologies is critical to improve understanding of the processes that control abundances, distributions and composition of plankton, provide data necessary to constrain and improve ecosystem and biogeochemical models, and forecast changes in marine ecosystems in light of climate change. In this paper we begin by providing the motivation for plankton observations, quantification and diversity qualification on a global scale. We then expand on the state-of-the-art, detailing a variety of relevant and (mostly) mature technologies and measurements, including bulk measurements of plankton, pigment composition, uses of genomic, optical, acoustical methods and analysis using particles counters, flow cytometers and quantitative imaging devices. We follow by highlighting the requirements necessary for a plankton observing system, the approach to achieve it and associated challenges. We conclude with ranked action-item recommendations for the next ten years to move towards our vision of a holistic ocean-wide plankton observing system. Particularly, we suggest to begin with a demonstration project on a GO-SHIP line and/or a long-term observation site and expand from there ensuring that issues associated with methods, observation tools, data analysis, quality assessment and curation are addressed early in the implementation. Global coordination is key for the success of this vision and will bring new insights on processes associated with nutrient regeneration, ocean production, fisheries, and carbon sequestration.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».