Sea Ice and Substratum Shape Extensive Kelp Forests in the Canadian Arctic
Notice bibliographique
Résumé
The coastal zone of the Canadian Arctic represents 10% of the world’s coastline and is one of the most rapidly changing marine regions on the planet. To predict the consequences of these environmental changes, a better understanding of how environmental gradients shape coastal habitat structure in this area is required. We quantified the abundance and diversity of canopy forming seaweeds throughout the nearshore zone (5–15 m) of the Eastern Canadian Arctic using diving surveys and benthic collections at 55 sites distributed over 3,000 km of coastline. Kelp forests were found throughout, covering on average 40.4% (±29.9 SD) of the seafloor across all sites and depths, despite thick sea ice and scarce hard substrata in some areas. Total standing macroalgal biomass ranged from 0 to 32 kg m –2 wet weight and averaged 3.7 kg m –2 (±0.6 SD) across all sites and depths. Kelps were less abundant at depths of 5 m compared to 10 or 15 m and distinct regional assemblages were related to sea ice cover, substratum type, and nutrient availability. The most common community configuration was a mixed assemblage of four species: Agarum clathratum (14.9% benthic cover ± 12.0 SD), Saccharina latissima (13% ± 14.7 SD), Alaria esculenta (5.4% ± 1.2 SD), and Laminaria solidungula (3.7% ± 4.9 SD). A. clathratum dominated northernmost regions and S. latissima and L. solidungula occurred at high abundance in regions with more open water days. In southeastern areas along the coast of northern Labrador, the coastal zone was mainly sea urchin barrens, with little vegetation. We found positive relationships between open water days (days without sea ice) and kelp biomass and seaweed diversity, suggesting kelp biomass could increase, and the species composition of kelp forests could shift, as sea ice diminishes in some areas of the Eastern Canadian Arctic. Our findings demonstrate the high potential productivity of this extensive coastal zone and highlight the need to better understand the ecology of this system and the services it provides.
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 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».