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Enregistrement W4388567829 · doi:10.1007/s00227-023-04318-w

Infaunal invertebrate community relationships to water column and sediment abiotic conditions

2023· article· en· W4388567829 sur OpenAlexafffundabout
Samantha A. McGarrigle, Heather L. Hunt

Notice bibliographique

RevueMarine Biology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine Biology and Ecology Research
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAbiotic componentWater columnBaySedimentEcologyIntertidal zoneOceanographyInvertebrateAbundance (ecology)Community structureSalinityBiologyEnvironmental scienceGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Infaunal invertebrates are affected by the overlying water and the sediment in which they live. Therefore, understanding how these environmental conditions impact infauna is critical for evaluating how they may respond to future changes in these conditions due to climate change. Here, we considered which abiotic variables, for example, salinity, sediment characteristics (i.e. mean grain size, sorting), and water column and sediment carbonate chemistry, influence infaunal invertebrate communities and juvenile bivalve abundance at intertidal sites. We used data from sites in two regions in New Brunswick, Canada with contrasting tidal regimes and oceanographic conditions, the Bay of Fundy and the Southern Gulf of St. Lawrence. We were particularly interested in bivalve recruitment due to the importance of bivalves in ecosystem services and predicted sensitivity to climate change impacts. Using data collected in 2020 and 2021, statistical modeling was done to determine which abiotic variables were potential drivers of multivariate community composition as well as species richness, total abundance, and juvenile bivalve abundance. We found that carbonate chemistry variables, both sediment and water, explained a large amount of variation (~ 7–44%) in infaunal invertebrate communities in the two regions in both our multivariate and univariate analyses. Sediment pH explained the most variation (16.9%) in the multivariate analyses for the Bay of Fundy sites. However, in the Southern Gulf of St. Lawrence, salinity explained the most variation (9.8%) in the multivariate community composition. In the univariate modeling, alkalinity, either water column or sediment, was included in all top models for all four dependent variables, suggesting the importance of this carbonate chemistry variable for bivalves and infaunal communities. Climate change is expected to have large impacts on carbonate chemistry conditions in the oceans, specifically pH, carbonate availability, and alkalinity. The influence of carbonate chemistry parameters on infaunal invertebrate communities in these regions shows the potential sensitivity these animals have to future oceanic conditions.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,225 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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