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Enregistrement W3130715920 · doi:10.3354/meps13663

Gelatinous and soft-bodied zooplankton in the Northeast Pacific Ocean: organic, elemental, and energy contents

2021· article· en· W3130715920 sur OpenAlexafffund
Florian Lüskow, MD Galbraith, BPV Hunt, R. Ian Perry, EA Pakhomov

Notice bibliographique

RevueMarine Ecology Progress Series · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensTula FoundationFisheries and Oceans CanadaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesHakai Institute
Mots-clésTrophic levelZooplanktonGelatinous zooplanktonFood webOrganic matterδ15Nδ13CTotal organic carbonIntraspecific competitionBiologyEcologyOceanographyEnvironmental scienceStable isotope ratioGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gelatinous and soft-bodied zooplankton (GZ) have long been considered to have low energetic value (‘trophic dead end hypothesis’) and be insufficient to sustain higher trophic levels. However, the nutritional composition and energy content of GZ are often poorly known for entire groups, ignoring species-, size-, and stage-specific differences. In this study, organic matter and elemental composition (carbon and nitrogen) were measured for >1000 specimens from 34 GZ species collected from neritic and oceanic waters of the Northeast Pacific between 2014 and 2020. Species included 3 gastropods, 16 hydrozoans, 2 nude ctenophores, 6 scyphozoans, 3 tentaculate ctenophores, and 4 thaliaceans. Organic content and elemental composition were used to estimate energy content using published conversion factors and differed between and within taxonomic classes. Size-dependent variability was shown for several species. Differences in organic content and elemental composition by development stage were observed in a salp and scyphomedusa species, highlighting the need to consider life cycle stages separately. The relative energy values of GZ were generally low and highly variable, although some taxa were comparable to crustaceans. The findings of the present study emphasise the need for a more detailed consideration of GZ in marine food web models and time series analyses, to take into account their inter- and intraspecific variability.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,128
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,181
Écart entre enseignants0,174 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations27
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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