Seasonal and interannual variability of the Queen Maud Gulf ecosystem derived from sediment trap measurements
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Several years of monitoring in the northern Canadian Arctic Archipelago contrast with a lack of repeated measurements in Queen Maud Gulf. As sea ice cover declines and maritime traffic increases along the Northwest Passage, Queen Maud Gulf, including the protected national historic sites of the HMS Erebus and HMS Terror wrecks, may experience drastic environmental changes. As part of the Kitikmeot Marine Ecosystems Study, moored oceanographic devices including a sediment trap were deployed in Queen Maud Gulf over three consecutive annual cycles from October 2015 to August 2018 to study the functioning of this geographic bottleneck along the Northwest Passage. Seasonal and interannual variability in total particulate matter (TPM), particulate organic carbon (POC), and microalgal fluxes were investigated in relation to wind speed, snow depth, sea ice cover, water temperature, and current velocity. Zooplankton and meroplankton present in the sediment trap were enumerated to monitor their composition and seasonal development. Landfast ice breakup consistently occurred in early June, followed by sea ice breakup in July. The release of sea ice algae was initiated in March 2016, May 2017, and June 2018, whereas peaks in diatom fluxes occurred in August or September. Sustained abundance of pelagic copepods and meroplankton suggested an ecosystem sufficiently productive to support the year‐round development of the pelagic and benthic communities. Elevated autumn TPM and POC fluxes reflected wind‐induced mixing and resuspension in the absence of ice cover. Our results provide a baseline for evaluating the impact of environmental changes on the Queen Maud Gulf marine ecosystem.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».