Spatiotemporal variation of environmental conditions and prey availability that drive Arctic nearshore fish community structure in the Point Barrow, Alaska, region
Notice bibliographique
Résumé
The Arctic nearshore surrounding Point Barrow, Alaska, is a dynamic system with complex oceanographic and meteorological processes that drive community composition to change rapidly in space and time. Nearshore fish and zooplankton communities were sampled in the summers of 2013–2015. Spatial, temporal, environmental, and biological drivers of fish community structure in the Arctic nearshore surrounding Point Barrow were investigated using multivariate canonical correspondence analysis (CCA). A CCA model using the 13 most explanatory variables (three environmental, one spatial, four temporal, and five zooplankton abundances) explained 73% of the variance in community structure in this region. Distinct fish communities were identified within the three waterbodies that were studied (Chukchi Sea, Beaufort Sea, and Elson Lagoon), and these distinctions were largely driven by salinity. Species move into the nearshore at various times after landfast ice breaks up, creating an annual succession of species that can be found in these nearshore habitats. Low-latitude species tend to become abundant later in the summer season, whereas true Arctic species are present under the ice or move in shortly after breakup. Arctic species are also more abundant in colder years, whereas low-latitude species dominate during warmer years. The increasing abundance of low-latitude species in the Arctic nearshore may have serious implications for the food webs in these ecosystems as climate change continues.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».