Zooplankters in an oligotrophic ocean: contrasts in the niches of <i>Globigerinoides ruber</i> and <i>Trilobatus sacculifer</i> (Foraminifera: Globigerinida) in the South Pacific
Notice bibliographique
Résumé
Distributions of the planktonic foraminifers Globigerinoides ruber (d’Orbigny) and Trilobus sacculifer (Brady) from the tropical-subtropical South Pacific Ocean are related to sea surface temperature (SST), chlorophyll-a, nitrate, phosphate, salinity and oxygen to determine whether their niches overlap. Their distributions in the ForCenS database of species in seafloor sediment are studied as proxies for upper ocean data. In the occurrence analysis (MaxEnt) SST is the strongest predictor of niche suitability followed by chlorophyll-a; environments between 0–20° S are the most suitable for both species: niches are undifferentiated. Contrarily, abundance analysis (Random Forests) identifies nitrate and chlorophyll-a as primary variables for Globigerinoides ruber, and SST and chlorophyll-a for Trilobatus sacculifer. Maximum abundances of the former are predicted in the subtropical hyper-oligotrophic zone while maxima of the latter are predicted at its margins and near the West Pacific Warm Pool. The high relative abundance of Globigerinoides ruber in the hyper-oligotrophic zone is attributed to its photosymbiotic relation with on-board dinoflagellates; this compensates for the low primary productivity in the zone. It is the best-adapted planktonic foraminifer in this huge marine ‘desert’ and is a proxy for hyper-oligotrophic environments. The photosymbiotic relation is weaker in Trilobatus sacculifer which primarily depends on particulate nutrition.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».