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Enregistrement W4411022312 · doi:10.1371/journal.pone.0323675

Large, regionally variable shifts in diatom and dinoflagellate biomass in the North Atlantic over six decades

2025· article· en· W4411022312 sur OpenAlexafffund
Crispin M. Mutshinda, Zoe V. Finkel, Andrew J. Irwin

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesOcean Frontier InstituteSimons Foundation
Mots-clésDiatomDinoflagellateOceanographyBiomass (ecology)PlanktonPhytoplanktonBloomClimate changeEnvironmental scienceArcticFood webGulf StreamEcologyBiologyTrophic levelGeologyNutrient

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The North Atlantic Ocean has large seasonal blooms rich in diatoms and dinoflagellates which can contribute disproportionately relative to other primary producers to export production and transfer of resources up the food web. Here we analyze data from the Continuous Plankton Recorder to reconstruct variation in the surface ocean diatom and dinoflagellate community biomass over 6 decades across the North Atlantic. We find: 1) diatom and dinoflagellate biomass has decreased up to 2% per year throughout the North Atlantic except in the eastern and western shelf regions, and 2) there has been a 1-2% per year increase in diatom biomass relative to total diatom and dinoflagellate biomass throughout the North Atlantic, except the Arctic province, from 1960-2017. Our results confirm the widely reported relationship where diatoms are displaced by dinoflagellates as waters warm on monthly to annual time scales. The common assumption that gradual ocean warming will result in a decadal-scale shift from diatoms to dinoflagellates was not supported by our analysis. Predicting the effects of climate change likely requires consideration of the consequences for the whole community, the simultaneous change of multiple environmental variables, and the evolutionary potential of plankton populations.

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)0,001
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 enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,079

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,176 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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