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Enregistrement W4327656737 · doi:10.1525/elementa.2022.00051

Increasing depth distribution of Arctic kelp with increasing number of open water days with light

2023· article· en· W4327656737 sur OpenAlexafffundabout
Laura Castro de la Guardia, Karen Filbee‐Dexter, Jillian Reimer, Kathleen A. MacGregor, Ignacio Garrido, Rakesh Kumar Singh, Simon Bélanger, Brenda Konar, Katrin Iken, Ladd E. Johnson, Philippe Archambault, Mikael K. Sejr, Janne E. Søreide, C. J. Mundy

Notice bibliographique

RevueElementa Science of the Anthropocene · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal plant biology
Établissements canadiensUniversité du Québec à RimouskiFisheries and Oceans CanadaUniversité LavalUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMarine Environmental Observation Prediction and Response NetworkCompute CanadaPolar Knowledge Canada
Mots-clésKelpKelp forestArcticEnvironmental scienceOceanographyBayIrradianceEcologyFisheryGeologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Kelps are a dominant macrophyte group and primary producer in Arctic nearshore waters that provide significant services to the coastal ecosystem. The quantification of these services in the Arctic is constrained, however, by limited estimates of kelp depth extent, which creates uncertainties in the area covered by kelp. Here, we test the environmental drivers of the depth extent of Arctic kelp. We used Southampton Island (SI), Nunavut, Canada, as an example region after an initial survey found deep Arctic kelp (at depths to at least 50 m) with relatively low grazing pressure within diverse hydrographic conditions. We found abundant rocky substrata, but no influence of substratum type on kelp cover. The kelp cover increased with depth until 20 m and then decreased (the median maximum depth for all stations was 37 m). The best predictor of kelp depth extent was the number of annual open (ice-free) water days with light (r2 = 44–52%); combining depth extent data from SI with published data from Greenland strengthened this relationship (r2 = 58–71%). Using these relationships we estimated the maximum kelp-covered area around SI to be 27,000–28,000 km2, yielding potential primary production between 0.6 and 1.9 Tg Cyr−1. Water transparency was a key determinant of the underwater light environment and was essential for explaining cross-regional differences in kelp depth extent in SI and Greenland. Around SI the minimum underwater light required by kelp was 49 mol photons m−2 yr−1, or 1.4% of annual integrated incident irradiance. Future consideration of seasonal variation in water transparency can improve these underwater light estimations, while future research seeking to understand the kelp depth extent relationship with nutrients and ocean dynamics can further advance estimates of their vertical distribution. Improving our understanding of the drivers of kelp depth extent can reduce uncertainties around the role of kelp in Arctic marine ecosystems.

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)0,001
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 enseignants0,188
Score d'incertitude au seuil0,956

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,245 · 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

Citations23
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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