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Enregistrement W4406678672 · doi:10.3354/meps14803

Spatio-temporal mapping of neritic benthic assemblages in sub-Arctic marine ecosystems

2025· article· en· W4406678672 sur OpenAlexaffabout
Kaitlyn Julianna Charmley, KD Baker, Darrell Mullowney, Katleen Robert

Notice bibliographique

RevueMarine Ecology Progress Series · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMethane Hydrates and Related Phenomena
Établissements canadiensFisheries and Oceans CanadaMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBenthic zoneArcticMarine ecosystemOceanographyEcosystemGeographyEnvironmental scienceThe arcticEcologyGeologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Marine benthic assemblages tend to express spatio-temporal patterns, but mapping of benthic environments rarely addresses temporal aspects. To understand the spatial distribution of benthic assemblages, in situ samples (ground-truthing)—often using image and/or video data—can be combined with spatially continuous acoustic layers to predict full-coverage maps. However, most studies are built from a single ground-truthing event, making these maps a simple snapshot of the distribution of organisms without temporal variability. To address this limitation, we recorded seasonal benthic video of a sub-Arctic Bay in Newfoundland and Labrador, Canada, to describe the spatio-temporal changes that occurred in benthic communities across seasons. Biotic assemblage data were associated with environmental data layers derived from previously collected bathymetry and backscatter data to predict spatially continuous season-specific community maps. The predicted assemblages exhibited seasonal variability, reflecting differences in densities and locations of individual species. The most pronounced assemblage change was driven by the widespread disappearance of the most abundant species, the fuzzy sea cucumber Psolus cf. phantapus, in fall and winter. This species reduced in density from a peak of 2.955 m-2 in spring to <0.02 m-2 over fall and winter. The importance of the environmental data layers in explaining the difference between the assemblages varied across seasons despite these input layers being static. Without the incorporation of spatio-temporal dynamics into community studies, entire species can be missed or misrepresented. Capturing the natural fluctuations of sub-Arctic coastal ecosystems will be crucial in the early detection of perturbations caused by climate change.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,194
Score d'incertitude au seuil0,385

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,218 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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