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Enregistrement W4315647548 · doi:10.5194/bg-20-141-2023

Phytoplankton reaction to an intense storm in the north-western Mediterranean Sea

2023· article· en· W4315647548 sur OpenAlexaff
Stéphanie Barrillon, Robin Fuchs, Anne Petrenko, Caroline Comby, Anthony Bosse, Christophe Yohia, Jean‐Luc Fuda, Nagib Bhairy, Frédéric Cyr, Andrea M. Doglioli, Gérald Grégori, Roxane Tzortzis, Francesco d’Ovidio, Mélilotus Thyssen

Notice bibliographique

RevueBiogeosciences · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesCentre National d’Etudes SpatialesInstitut national des sciences de l'UniversAix-Marseille Université
Mots-clésPhytoplanktonOceanographyEnvironmental scienceMediterranean seaBiogeochemistryContext (archaeology)Chlorophyll aAcoustic Doppler current profilerStormWater columnMixed layerMarine ecosystemSea surface temperatureMediterranean climateEcosystemCurrent (fluid)GeologyNutrientEcologyChemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study of extreme weather events and their impact on ocean physics and biogeochemistry is challenging due to the difficulty involved with collecting in situ data. However, recent research has pointed out the major influence of such physical forcing events on microbiological organisms. Moreover, the occurrence of such intense events may increase in the future in the context of global change. In May 2019, an intense storm occurred in the Ligurian Sea (north-western Mediterranean Sea) and was captured during the FUMSECK (Facilities for Updating the Mediterranean Submesoscale – Ecosystem Coupling Knowledge) cruise. In situ multi-platform (vessel-mounted acoustic Doppler current profiler, thermosalinometer, fluorometer, flow cytometer, a moving vessel profiler equipped with a multi-sensor towed vehicle, and a glider) measurements along with satellite data and a 3D atmospheric model were used to characterise the fine-scale dynamics occurring in the impacted oceanic zone. The most affected area was marked by a lower water temperature (1 ∘ C colder), a factor of 2 increase in surface chlorophyll a , and a factor of 7 increase in the nitrate concentration, exhibiting strong gradients with respect to the surrounding waters. Our results show that this storm led to a deepening of the mixed-layer depth from 15 to 50 m and a dilution of the deep chlorophyll maximum. As a result, the surface biomass of most phytoplankton groups identified by automated flow cytometry increased by up to a factor of 2. Conversely, the carbon / chlorophyll ratio of most phytoplankton groups decreased by a factor of 2, evidencing significant changes in the phytoplankton cell composition. These results suggest that the role of storms on the biogeochemistry and ecology of the Mediterranean Sea may be underestimated and highlight the need for high-resolution measurements during these events coupling physics and biology.

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)0,000
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations11
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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