Species‐environment relationships of coastal diatoms from the Sept‐Îles region, Gulf of St‐Lawrence (Québec, Canada)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract As climate change is having increasingly visible impacts on coastal regions, it is urgent to better understand its effects on the state of ecosystems and the services they provide. To assess the direction and magnitude of change in the high‐use waters of the Sept‐Îles region in the Gulf of St‐Lawrence, we sampled 35 sites along the coast and explored the relationship between surface diatom assemblages and 21 environmental variables. Temperature (14.62%), Secchi depth (12.97%), dissolved silica (6.91%), and magnesium (6.23%) were determined to be significant and independent variables explaining variation in diatom distribution, together explaining 28.6% of the assemblage variance. Temperature and Secchi depth met the λ 1 /λ 2 > 0.5 criterion, but only temperature was selected to develop a transfer function, as these two variables were strongly correlated. A diatom‐based temperature transfer function was then developed using weighted‐averaging partial least squares (WAPLS; 3; r 2 = 0.59, RMSEP = 0.45°C), based on a training set of 32 sites and 55 benthic taxa. However, the model exhibited sensitivity to spatial autocorrelation and may have been influenced by secondary and unmeasured variables. Despite these limitations, the model provides valuable insight into the spatial variability of diatom assemblages and offers potential for paleoenvironmental reconstructions. For optimal inferences, the model should be applied within the studied area. This study contributes to understanding how coastal diatom assemblages respond to environmental gradients and highlights the importance of diatom‐based monitoring to assess ongoing ecological changes in aquatic environments.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».