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Enregistrement W3166998132 · doi:10.1093/plankt/fbab039

Zooplankton size spectra and production assessed by two different nets in the subarctic Northeast Pacific

2021· article· en· W3166998132 sur OpenAlexafffundabout
Lian E. Kwong, Evgeny A. Pakhomov

Notice bibliographique

RevueJournal of Plankton Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensTula FoundationUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of British Columbia
Mots-clésZooplanktonBiomass (ecology)Environmental sciencePelagic zoneOceanographySubarctic climateRange (aeronautics)Geology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Normalized biomass size spectra (NBSS) are frequently used to describe pelagic communities. However, the underlying structure of NBSS may lead to varying intercepts and slopes when only a portion of the biomass range is sampled. This may be further perpetuated by the sampling efficiency of different gears/mesh sizes. Spatial and seasonal effects of mesh size on zooplankton NBSS and production were evaluated. Zooplankton were collected during winter, spring and summer (2017–2019) between Vancouver Island and Station Papa (50°N, 145°W) using a 64-μm Working Party 2 (WP-2) net and a 236-μm bongo net and analyzed using a bench-top laser optic particle counter. WP-2 and bongo NBSS overlapped in 11 size classes, for which the WP-2 more effectively sampled smaller size classes and converged with the bongo in larger size classes. Differences in NBSS slopes from the two nets were detected, yet no differences in total production. However, the contribution of individual size classes to total production varied spatially and seasonally. Total production in the coastal region exhibited strong seasonal variability. Notably, summer estimates of production in the coastal region were at least 2-fold higher than transitional and open ocean regions. This study suggests that using one mesh size may underestimate zooplankton NBSS and thus production.

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 enseignants0,127
Score d'incertitude au seuil0,252

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 savante0,0000,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,281 · 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

Citations10
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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