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Enregistrement W3108022430 · doi:10.1002/essoar.10505064.1

Seasonality in Southern Ocean isoscapes

2020· preprint· en· W3108022430 sur OpenAlexaff
Katie St John Glew, Boris Espinasse, Brian P. V. Hunt, Evgeny A. Pakhomov, Sarah J. Bury, Matthew H. Pinkerton, Scott D. Nodder, Andres Gutiérrez‐Rodríguez, Karl Safi, Julie C. Brown, Laura Graham, Robert B. Dunbar, David A. Mucciarone, Sarah Magozzi, Christopher J. Somes, Clive N. Trueman

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensTula FoundationUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectronic mailWorld Wide WebComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Polar marine ecosystems are particularly vulnerable to the effects of climate change. Warming temperatures, freshening seawater and disruption to sea ice formation potentially all have detrimental cascading effects on food webs. New approaches are needed to better understand spatio-temporal interactions among biogeochemical processes at the base of Southern Ocean food webs, and how these interactions vary seasonally. In marine systems, isoscapes (models of the spatial variation in the stable isotopic composition) of carbon and nitrogen identify the spatial expression of varying biogeochemical processes on nutrient utilization by phytoplankton. Isoscapes also provide a baseline for interpreting stable isotope compositions of higher trophic level animals in movement, migration and diet research. Here we produce carbon and nitrogen isoscapes across the entire Southern Ocean (>40°S) using surface particulate organic matter (POM) isotope data, collected from multiple sources over the past 50 years and throughout the annual cycle. We use Integrated Nested Laplace Approximation (INLA)-based approaches to predict mean annual isoscapes and four seasonal isoscapes using a suite of environmental data as predictor variables. Clear spatial gradients in δ 13 C and δ 15 N values were predicted across the Southern Ocean, consistent with previous statistical and mechanistic isoscape views of isotopic variability in this region. We identify strong seasonal variability in both carbon and nitrogen isoscapes, with key implications for the use of static or annual average isoscape baselines in animal studies attempting to document seasonal migratory or foraging behaviours.

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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,186 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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