Ocean weather, biological rates, and unexplained global ecological patterns
Notice bibliographique
Résumé
As on land, oceans exhibit high temporal and spatial temperature variation. This "ocean weather" contributes to the physiological and ecological processes that ultimately determine the patterns of species distribution and abundance, yet is often unrecognized, especially in tropical oceans. Here, we tested the paradigm of temperature stability in shallow waters (<12.5 m) across different zones of latitude. We collated hundreds of in situ, high temporal-frequency ocean temperature time series globally to produce an intuitive measure of temperature variability, ranging in scale from quarter-diurnal to annual time spans. To estimate organismal sensitivity of ectotherms (i.e. microbes, algae, and animals whose body temperatures depend upon ocean temperature), we computed the corresponding range of biological rates (such as metabolic rate or photosynthesis) for each time span, assuming an exponential relationship. We found that subtropical regions had the broadest temperature ranges at time spans equal to or shorter than a month, while temperate and tropical systems both exhibited narrow (i.e. stable) short-term temperature range estimates. However, temperature-dependent biological rates in tropical regions displayed greater ranges than in temperate systems. Hence, our results suggest that tropical ectotherms may be relatively more sensitive to short-term thermal variability. We also highlight previously unexplained macroecological patterns that may be underpinned by short-term temperature variability.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 tête enseignante, 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 ».