Climate‐induced nonlinearity in pelagic communities and non‐stationary relationships with physical drivers in the Kuroshio ecosystem
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Climate‐induced nonlinearity in biological variability and non‐stationary relationships with physical drivers are crucial to understand responses of marine organisms to climate variability. These phenomena have raised concerns in the northeastern North Pacific, but are out of the spotlight in the northwestern North Pacific in spite of potential implications for this productive system under increased climate variability. Pelagic communities in the Kuroshio ecosystem have both ecological and economic importance. However, patterns of climate‐induced nonlinearity in pelagic communities are not well understood, and existence of non‐stationarity in their relationships with physical drivers remains obscure. Here, we compile large numbers of climatic, oceanic and biological long‐term time‐series data and employ diverse statistical techniques to reveal such climate‐induced nonlinearity and non‐stationarity. Results show that pelagic communities in the Tsushima and Pacific areas (major areas in the Kuroshio ecosystem) had regime shifts in the late 1990s and late 1980s, respectively. Winter sea surface temperatures in the Kuroshio Current path and in the eastern part of East China Sea, which are respectively affected by the Kuroshio Current and Siberian High, correlate with dominant variability patterns in their pelagic communities. Furthermore, non‐stationarity was identified with threshold years in the 1990s in the Tsushima area and in the 1980s in the Pacific area as a possible result of the declined variances in the Siberian High and Aleutian Low, respectively. Our findings provide insights on spatial differentiation of climate‐induced nonlinearity and non‐stationarity, which are valuable for the management of pelagic communities in the northwestern North Pacific under changing climatic conditions.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».