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Enregistrement W4396943146

Structure and temporal dynamics of hydrothermal communities from the Juan de Fuca Ridge : a seafloor observatory approach

2018· preprint· fr· W4396943146 sur OpenAlexaboutno aff
Yann Lelièvre

Notice bibliographique

Revuetheses.fr (ABES) · 2018
Typepreprint
Languefr
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSeafloor spreadingRidgeHydrothermal circulationGeologyObservatoryMid-Atlantic RidgeOceanographySeismologyPaleontologyPhysicsAstronomy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les sources hydrothermales sont localisées le long des dorsales médio-océaniques et des bassins arrière-arcs. Elles abritent une faune spécialisée dont le développement repose sur la chimiosynthèse microbienne, possible grâce aux éléments réduits présents dans le fluide hydrothermal. Alors que les liens entre les assemblages fauniques et les habitats ont relativement bien été décrits autour du globe, notre connaissance de la dynamique temporelle de ces écosystèmes demeure encore limitée, et particulièrement sur ces échelles de temps cohérentes avec la biologie des organismes (de quelques minutes à plusieurs années). Sur l’exemple des communautés hydrothermales inféodées à la dorsale Juan de Fuca, située dans le nord-est de l'océan Pacifique, ce mémoire vise à comprendre le fonctionnement et la dynamique temporelle des communautés de macrofaunes hydrothermales associées aux assemblages de vers Siboglinidae Ridgeia piscesae à travers le couplage de l'échantillonnage et d'une approche observatoire fond de mer. Cette étude a d’abord permis la description quantitative (composition, diversité et biomasse) de six assemblages de siboglinidés sur l’édifice hydrothermal Grotto (champ Main Endeavour, dorsale Juan de Fuca) et d’évaluer la structure trophique de ces communautés à l’aide des isotopes stables. Les résultats obtenus ont permis d’identifier 36 taxons, caractérisés par une importante diversité de polychètes et une forte densité de gastéropodes. Les assemblages de R. piscesae les plus développés présentaient des diversités plus importantes et des réseaux trophiques plus complexes. La coexistence des espèces au sein des structures biogéniques formées par R. piscesae s’expliquerait par un fort partitionnement des niches écologiques et des ressources nutritionnelles. L'analyse des images vidéo recueillies par le module écologique d’observationTEMPO-mini, déployé sur l’édifice Grotto au sein de l’observatoire câblé Ocean Networks Canada, a permis d’étudier la dynamique temporelle de ces espèces en suivant les variations de l'abondance de la macrofaune hydrothermale quotidiennement pendant une année, et toutes les 4 heures pendant un mois d’été et deux mois d’hiver. Les résultats ont permis de mettre en évidence une influence significative du cycle semi-diurne de la marée et des tempêtes de surface hivernale sur la distribution de deux espèces mobiles et non-symbiotiques (pycnogonides Sericosura sp. et polychètes Polynoidae). La dynamique locale des courants océaniques semble affecter périodiquement le mélange entre les émissions de fluides hydrothermaux et l'eau de mer environnante, modifiant les conditions environnementales au sein de l’habitat.Cette étude suggère que les espèces hydrothermales répondent à ces modifications de l'habitat en ajustant leur comportement. Finalement, dans un contexte où l’observation et l’imagerie prennent une place importante dans l’étude des écosystèmes profonds, cette thèse a permis d'optimiser les techniques d'imagerie vidéo dans l'extraction des données écologiques et dans la recherche des cycles naturels. Dans l’ensemble, ces résultats apportent des informations nouvelles et précieuses dans notre compréhension du fonctionnement et de la dynamique des communautés hydrothermales profondes et ouvre de nouvelles voies de recherches pour l'écologie des écosystèmes marins profonds en général.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,196 · 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.

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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
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