Mechanistic Links Between Climatic Forcing and Model-based Plankton Dynamics in the Strait of Georgia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Large scale climate indices such as the North Pacific Gyre Oscillation (NPGO) have been linked to variability in both phytoplankton and zooplankton, yet the mechanisms by which they are linked remain unknown. We used a three-dimensional coupled biophysical model, SalishSeaCast, to determine the mechanistic links between the NPGO and plankton dynamics in the Strait of Georgia, Canada. First, we compared bottom-up processes during NPGO positive (cold-phase) and negative (warm-phase) years. Then, we conducted a series of model experiments to determine the effects of the NPGO on local physical drivers by switching individual parameters between a typical warm and cold year. The model showed that higher SST and weaker winds contributed to an earlier increase in spring diatom biomass during warm-phase years. Due to the conditions set up during the spring, warm-phase years exhibited lower overall summer diatom biomass and an earlier shift to nanoflagellate-dominance compared to cold-phase years. Our systematic model experiments revealed that variability in wind-driven resupply of nutrients to the surface waters during the summer had the most significant impact on diatom biomass, and ultimately on the food available to zooplankton grazers. The Z1 and Z2 model classes grazed on a higher proportion of nanoflagellates during the summer of warm-phase years, suggestive of a poorer quality diet consumed during warm years. Results from this study are relevant in the context of other climate signals (e.g., El Niño) favouring weaker winds or increased stratification, which would limit the amount of nutrients being replenished to the surface waters.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».