MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3082658318 · doi:10.1139/cjfas-2019-0068

Spatiotemporal variation of environmental conditions and prey availability that drive Arctic nearshore fish community structure in the Point Barrow, Alaska, region

2020· article· en· W3082658318 sur OpenAlexvenueno aff
Mark B. Barton, Johanna J. Vollenweider, Ron A. Heintz, Brenda L. Norcross, Kevin M. Boswell

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIsotope Analysis in Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Department of CommerceBureau of Ocean Energy ManagementFlorida International UniversityNorth Pacific Research BoardU.S. Department of the InteriorNational Oceanic and Atmospheric Administration
Mots-clésArcticZooplanktonEcologyAbundance (ecology)OceanographyCommunity structureSea iceHabitatCanonical correspondence analysisLatitudeEnvironmental scienceGeographyForage fishFisheryPredationBiologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,192
Score d'incertitude au seuil0,382

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,187 · 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

Citations7
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic SciencesMême sujetIsotope Analysis in EcologyTravaux en français237 207