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Enregistrement W4411851120 · doi:10.1038/s41598-025-96105-4

Global estimate of mesopelagic mesozooplankton biomass

2025· article· en· W4411851120 sur OpenAlexaff
Yulia Egorova, Gabriel Reygondeau, William W. L. Cheung, Evgeny A. Pakhomov

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMesopelagic zoneBiomass (ecology)OceanographyEnvironmental scienceGeologyPelagic zone

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The global standing stock of mesozooplankton in the mesopelagic zone was assessed using estimates of particulate organic carbon (POC) and net primary productivity (NPP). These estimates were compared to published data to establish a relationship between epipelagic and mesopelagic zooplankton biomasses. The relationship between species diversity and biomass in the mesopelagic zone was examined using scatterplots and maps with 2-dimenssional scales. The results showed that NPP and POC were important predictors of mesopelagic mesozooplankton biomass (MMB). Linear models incorporating these factors were statistically significant, explaining a moderate to high proportion of variance in the predicted MMB. The spatial patterns of MMB showed higher values in some regions of the northern hemisphere, along the west coasts of continents, and in the equatorial and 50°S bands. This study provides the first estimates of MMB using two definitions of the mesopelagic zone: standard (200-1000 m depths) and variable depth. Global MMB was estimated between 0.20 and 0.91 PgC, depending on the method. High biomass values were common in regions with intermediate rarity values and high species richness coupled with high POC stocks. Surface and mesopelagic biomass spatial patterns were consistent, and the epipelagic/mesopelagic biomass ratio depended on mesopelagic zone depth, suggesting a higher MMB than previously observed.

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)0,000
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
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)0,0010,000

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 GPT0,230
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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