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Enregistrement W4293425637 · doi:10.3389/fmars.2022.916093

Succession of protistan functional traits is influenced by bloom timing

2022· article· en· W4293425637 sur OpenAlexafffundabout
Bérangère Péquin, Richard A. LaBrie, Nicolas Fortin St‐Gelais, Roxane Maranger

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Marine Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGroupe de recherche interuniversitaire en limnologieFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les Technologies
Mots-clésBiologyEcological successionEcologyTrophic levelPhototrophTraitPhytoplanktonBloomNutrientBotanyPhotosynthesis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Surface ocean eukaryotic phytoplankton biogeography can be determined as chlorophyll-a using remote sensing techniques yet evaluating its community composition remains limited. Given our ability to track site-specific chlorophyll-a concentration, we tested which factors influenced protistan functional trait distribution, and whether the distributions can be inferred from bloom succession. Here we surveyed the Labrador Sea during spring over three consecutive years, sequenced 18S data over 15 stations and collected satellite-derived chlorophyll-a concentration from March to July for each year. We evaluated changes in distribution of taxonomic composition as well as the functional traits of protistan size, trophic strategy (defined as phototrophy, phagotrophy, and mixotrophy as capable of both), motility and dimethylsulfoxide or dimethylsulfoniopropionate production by building a functional trait database after an extensive literature review. More variability in the biogeography of protistan functional traits was explained across water masses, and among years than taxonomic composition and patterns in trait variability were more apparent when site-specific timing of peak chlorophyll-a was considered. We found that reconstructing bloom phenology using days before peak (DBP) chlorophyll explained a significant amount of variability in functional trait community structure that was previously attributed to water masses or years, suggesting that spatial and interannual variations can be explained by the sampling moment during succession. Approximately 30 days prior to peak, mixotrophy as a trophic strategy was replaced by phototrophic protists of typically larger size classes. Our work suggests DBP influences protistan community trait succession that could inform biogeochemical models, and likely acts a proxy for the onset of stratification.

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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,017

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
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,187 · 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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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