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Enregistrement W4403071815 · doi:10.1139/facets-2023-0237

Bull kelp (<i>Nereocystis luetkeana</i>) growth rates as climate stress indicators for Canada’s Pacific coast

2024· article· en· W4403071815 sur OpenAlexaffvenueabout
Ondine Pontier, O. Kennedy Rhoades, Brenton A. Twist, Dan Okamoto, Margot Hessing‐Lewis

Notice bibliographique

RevueFACETS · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal plant biology
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaTula Foundation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKelpOceanographyGeographyEcologyEnvironmental scienceFisheryBiologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Primary producers’ growth rates are ideal bioindicators of changing climate due to their sensitivity to environmental conditions. On the Central Coast of British Columbia, we assessed growth rates of Nereocystis luetkeana, a canopy-forming annual kelp, by assessing baseline variability in growth rates and their response to environmental conditions of over 600 individuals and across three sites (2016–2019). Optimal growth rates for blades and stipes (∼13–14 cm/day) occurred within a narrow range of local environmental conditions. Growth decreased at temperatures &gt; 10 °C, below 1 µm/L nitrate concentration, and surface light availability reduced blade growth at low and high levels (daily light integral or DLI &lt;20 and &gt;40 mol/m2/day). Spatiotemporal variability in these environmental drivers co-occurred with differences in growth rates, suggesting that local conditions strongly influenced growth. In particular, temperature and nutrients were un-coupled seasonally in this region, with more variable responses in growth over the primary growing season (May to September). Overall, the sensitivity of the growth rates of this annual kelp to changing climatic conditions suggests that it is a useful bioindicator for management and marine planning efforts (e.g., restoration and aquaculture) across its species range and provides a feasible metric for monitoring.

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)0,000
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 consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,677
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,197 · 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'étudeSans objet
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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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