Environmental niches and seasonal succession of phytoplankton assemblages in a subarctic coastal bay: Applications to remote sensing estimates
Notice bibliographique
Résumé
The seasonal and spatial variability of surface phytoplankton assemblages and associated environmental niches regarding major nutrients, physical (temperature and salinity), and optical characteristics (inherent and apparent optical properties) were investigated in an anthropized subarctic coastal bay, in the Gulf of St. Lawrence: the Bay of Sept-Îles (BSI), Québec, Canada. Seven major phytoplankton assemblages were identified by applying a combined Principal Component Analysis and Hierarchical Cluster Analysis procedures, using pigment concentrations and <20 µm autotrophic cell abundances as inputs. The resulting phytoplankton groups from BSI ( n = 7) were more diverse than at a station monitored in a central portion of the St. Lawrence Estuary ( n = 2). The temporal distribution of the phytoplankton assemblages of BSI reflected the major seasonal (spring to fall) signal of a nearshore subarctic environment. Before the freshet, spring bloom was dominated by large (microphytoplankton) cells (diatoms), and the succession followed a shift towards nanophytoplankton and picophytoplankton cells throughout summer and fall. Most of the phytoplankton assemblages occupied significantly different environmental niches. Taking temperature and the bio‐optical properties (ultimately, the remote sensing reflectance) as inputs, a framework to classify five major groups of phytoplankton in the BSI area is validated. The demonstrated possibility to retrieve major phytoplankton assemblages has implications for applying remote sensing imagery to monitoring programs.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».