Distribution of Different Scrippsiella acuminata (Dinophyta) Cyst Morphotypes in Surface Sediments of the Black Sea: A Basin Scale Approach
Notice bibliographique
Résumé
Plankton cyst abundance and distribution is controlled by multiple factors. The stress linked to the fluctuations and variations of the environmental conditions in the water column is a major vector of encystment and intraspecific variability is an important adaptive strategy. The present study aims to disclose a link between the spatial distribution and abundance of different cyst morphotypes of Scrippsiella acuminata complex in surface sediments collected in the Black Sea at 34 sites and selected environmental variables. With this purpose, a basin scale data set was analyzed for patterns of intraspecific spatial heterogeneity. Redundancy analysis (RDA) was implemented to identify explanatory environmental variables associated with the cyst morphotypes abundance. Environmental multiyear data were used to ensure better approximation of a model that links environmental gradients with cyst abundance. Our results show that all S. acuminata cysts morphotypes are significantly correlated to one or a combination of the environmental variables, i.e., salinity, temperature and nutrients (nitrates and phosphates). The geographical distribution of Scrippsiella blooms in the Black Sea indicates that the interplay between the planktonic and benthic habitat of the dinoflagellate gives to S. acuminata the advantage to dominate in the plankton communities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».