Pan-Arctic plankton community structure and its global connectivity
Notice bibliographique
Résumé
The Arctic Ocean (AO) is being rapidly transformed by global warming, but its biodiversity remains understudied for many planktonic organisms, in particular for unicellular eukaryotes that play pivotal roles in marine food webs and biogeochemical cycles. The aim of this study was to characterize the biogeographic ranges of species that comprise the contemporary pool of unicellular eukaryotes in the AO as a first step toward understanding mechanisms that structure these communities and identifying potential target species for monitoring. Leveraging the Tara Oceans DNA metabarcoding data, we mapped the global distributions of operational taxonomic units (OTUs) found on Arctic shelves into five biogeographic categories, identified biogeographic indicators, and inferred the degree to which AO communities of unicellular eukaryotes share members with assemblages from lower latitudes. Arctic/Polar indicator OTUs, as well as some globally ubiquitous OTUs, dominated the detection and abundance of DNA reads in the Arctic samples. OTUs detected only in Arctic samples (Arctic-exclusives) showed restricted distribution with relatively low abundances, accounting for 10–16% of the total Arctic OTU pool. OTUs with high abundances in tropical and/or temperate latitudes (non-Polar indicators) were also found in the AO but mainly at its periphery. We observed a large change in community taxonomic composition across the Atlantic-Arctic continuum, supporting the idea that advection and environmental filtering are important processes that shape plankton assemblages in the AO. Altogether, this study highlights the connectivity between the AO and other oceans, and provides a framework for monitoring and assessing future changes in this vulnerable ecosystem.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».