Underwater light environment in Arctic fjords
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Most inhabitants of the Arctic live near the coastline, which includes fjord systems where socio-ecological coupling with coastal communities is dominant. It is therefore critically important that the key aspects of Arctic fjords be measured as well as possible. Much work has been done to monitor temperature and salinity, but in-depth knowledge of the light environment throughout Arctic fjords is lacking. This is particularly problematic knowing the importance of light for benthic ecosystem engineers such as macroalgae, which also play a major role in ecosystem function. Here we document the creation and implementation of a high-resolution (∼50–150 m) gridded dataset for surface photosynthetically available radiation (PAR), diffuse attenuation of PAR through the water column (KPAR), and PAR available at the seafloor (bottom PAR) for seven Arctic fjords distributed throughout Svalbard, Greenland, and Norway during the period 2003–2022. In addition to KPAR and bottom PAR being available at a monthly resolution over this time period, all variables are available as a global average, annual averages, and monthly climatologies, with standard deviations provided for the latter two. Throughout most Arctic fjords, the interannual variability of monthly bottom PAR is too large to determine any long-term trends. However, in some fjords, bottom PAR increases in spring and autumn and decreases in summer. While a full investigation into these causes is beyond the scope of the description of the dataset presented here, it is hypothesized that this shift is due to a decrease in seasonal ice cover (i.e. enhanced surface PAR) in the shoulder seasons and an increase in coastal runoff (i.e. increased turbidity and decreased surface PAR) in summer. A demonstration of the usability of the dataset is given by showing how it can be combined with known PAR requirements of macroalgae to track the change in the potential distribution area for macroalgal habitats within fjords with time. The datasets are available on PANGAEA at https://doi.org/10.1594/PANGAEA.962895 (Gentili et al., 2023a) and https://doi.org/10.1594/PANGAEA.965460 (Gentili et al., 2024). A toolbox for downloading and working with this dataset is available in the form of the FjordLight R package, which is available via CRAN (Gentili et al., 2023b, https://doi.org/10.5281/zenodo.10259129) or may be installed via GitHub: https://face-it-project.github.io/FjordLight (last access: 29 April 2024).
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 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 | 0,002 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,004 |
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 ».