Impact of Surface Temperature and Salinity on the Ratio of Marine Diatoms to Dinoflagellates in the Trevor Channel Area
Notice bibliographique
Résumé
In an effort to illuminate the factors that influence surface phytoplankton community composition with respect to marine diatoms (Class Bacillariophyceae) and dinoflagellates (Phylum Dinoflagellata), temperature and salinity data were collected. Phytoplankton samples were collected at six surface water locations along the Trevor channel near Bamfield, British Columbia where sampling locations were of known gradients of salinity and temperature. Each sample was analysed under a light microscope, where 2 µL volumes of seawater were counted for both dinoflagellate and diatom abundances. The ratio of diatoms to dinoflagellates was determined by averaging multiple counts of well-mixed samples from each station. Surface temperature and salinity data were collected using individual CTD (Conductivity, Temperature, Depth) casts, where only the surface values were considered. The phytoplankton ratios were then correlated to each of temperature and salinity. It was found with strong positive correlation that conditions with higher salinity favoured dinoflagellate-dominant communities (r = 0.97, p = 0.00013) and conditions with higher temperature favoured diatom-dominant communities (r = 0.92, p = 0.0035). This data may prove useful in studies regarding how small and large scale climatic changes affect phytoplankton community composition, and proves interesting directions in research as to how bottom-up controls on community structure can impact abundances of macro-organisms.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».