Extreme mismatch between phytoplankton and grazers during Arctic spring blooms and consequences for the pelagic food-web
Notice bibliographique
Résumé
Food-web structure determines the cycling pathways and fate of new production in marine ecosystems. Herbivorous zooplankton populations are usually seasonally coupled with pelagic primary producers. Synchrony of phytoplankton blooms with reproduction, recruitment and seasonal ascent of their main grazers ensures efficient transfer of organic carbon to higher trophic levels, including commercially harvested species, especially in high-latitude systems. Changes in light, nutrient, and sea-ice dynamics due to accelerating climate change in the Arctic, however, create large uncertainties in how these systems will function in the future. To address such knowledge gaps, we surveyed the pelagic ecosystem of the Barents Sea Polar Front in May of two consecutive years (2021 and 2022) to investigate the pelagic food-web from primary producers to planktivorous fish. In both years we observed unprecedentedly high phytoplankton chlorophyll a values in open as well as ice-covered waters, much of which was invisible to satellite remote sensing. We also measured very low densities of grazing zooplankton across a wide area and extending for at least one month. This extreme mismatch resulted in low feeding by capelin, and further suggests a high potential for vertical export of carbon to the benthos rather than efficient assimilation into the pelagic food web. As the Arctic continues to warm and is characterized by thinner and more mobile sea ice, we may expect higher variability in phytoplankton bloom phenology and more frequent mismatches with grazer life-histories. This could have significant impacts on ecosystem functioning by re-directing the flow of energy through the system towards seafloor rather than to the production of commercially valuable pelagic marine resources.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».