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Enregistrement W4315433823 · doi:10.1093/plankt/fbac072

Appendicularians and marine snow<i>in situ</i>vertical distribution in Argentinean Patagonia

2023· article· en· W4315433823 sur OpenAlexafffund
Eloísa Giménez, Ariadna C. Nocera, Brenda Temperoni, Gesche Winkler

Notice bibliographique

RevueJournal of Plankton Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensUniversité du Québec à Rimouski
Organismes subventionnairesMinisterio de Ciencia, Tecnología e Innovación ProductivaConsejo Nacional de Investigaciones Científicas y TécnicasUniversité du Québec à Rimouski
Mots-clésPycnoclineMarine snowWater columnOceanographyPlanktonPelagic zonePhytoplanktonEnvironmental scienceGeologyBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Detailed in situ vertical and temporal distribution of appendicularians, marine snow, fecal pellets, nano- and microplankton were recorded simultaneously with environmental data in the San Jorge Gulf, Argentinean Patagonia (45°–47°S). Data were taken at a fixed station over 36 h in February 2014 with an autonomous Video Plankton Recorder and a FlowCAM®. The water column was thermally stratified with a pycnocline at ~ 40 m. Appendicularians dominated in the upper 65 m with a condensed pattern above the pycnocline at high chlorophyll a concentrations, matching the subsurface chlorophyll maximum layer at ~ 20 m. Our results suggest the absence of vertical migration of appendicularians. Marine snow, strongly correlated with appendicularians, showed high concentrations above the pycnocline, whereas fecal pellets from krill were distributed throughout the water column. Discarded houses of appendicularians or their mucus fragments were the main components of marine snow aggregates, with phytoplankton, detritus and krill pellets also contributing. Nanoplankton dominated over microplankton, with vertical distribution patterns that might depend on local grazing pressure and advective processes. Our study, the first one in the region using underwater imagery, emphasizes the leading contribution of appendicularians to marine snow aggregates in the San Jorge Gulf and their potential implications in the bentho-pelagic coupling.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,984

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,256 · 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 tête enseignante, 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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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