Larval cross‐shore transport estimated from internal waves with a background flow: The effects of larval vertical position and depth regulation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cross‐shore velocities in the coastal ocean typically vary with depth. The direction and magnitude of transport experienced by meroplanktonic larvae will therefore be influenced by their vertical position. To quantify how swimming behavior and vertical position in internal waves influence larval cross‐shore transport in the shallow (~ 20 m), stratified coastal waters off Southern California, we deployed swarms of novel, subsurface larval mimics, the Mini‐Autonomous Underwater Explorers (M‐AUEs). The M‐AUEs were programmed to maintain a specified depth, and were deployed near a mooring. Transport of the M‐AUEs was predominantly onshore, with average velocities up to 14 cm s−1. To put the M‐AUE deployments into a broader context, we simulated > 500 individual high‐frequency internal waves observed at the mooring over a 14‐d deployment; in each internal wave, we released both depth‐keeping and passive virtual larvae every meter in the vertical. After the waves' passage, depth‐keeping virtual larvae were usually found closer to shore than passive larvae released at the same depth. Near the top of the water column (3–5‐m depth), ~ 20% of internal waves enhanced onshore transport of depth‐keeping virtual larvae by ≥ 50 m, whereas only 1% of waves gave similar enhancements to passive larvae. Our observations and simulations showed that depth‐keeping behavior in high‐frequency internal waves resulted in enhanced onshore transport at the top of the water column, and reduced offshore dispersal at the bottom, compared to being passive. Thus, even weak depth‐keeping may allow larvae to reach nearshore adult habitats more reliably than drifting passively.
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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 | 0,000 | 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 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 ».