Depth-resolved vertical distribution of the pteropod <i>Limacina helicina</i> in the Northeast Pacific and its implications for exposure to ocean acidification
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The pteropod Limacina helicina has become an important bioindicator for the impacts of ocean acidification on marine ecosystems, yet its vertical distribution and diel vertical migration (DVM) patterns remain poorly understood. Understanding these behaviours is critical to accurately predict the risks of ocean acidification to pteropods since the depth ranges they inhabit strongly influence their exposure to water corrosive to aragonite shells (i.e. $\Omega _{Ar} &lt; 1$), given the natural vertical gradients in pH and $\Omega _{Ar}$. To resolve the vertical distribution of L. helicina, we utilized an existing dataset consisting of 179 vertically stratified zooplankton net tows from the Northeast Pacific spanning 1983–2019. Using conventional observational analyses and Bayesian statistical models, we determine and compare the average day and night vertical distributions of two size ranges of L. helicina, plus those of the strong vertical migrator euphausiid Euphausia pacifica and a non-migratory control group of mollusc larvae. We show that the average day and night vertical distributions and mean depths of L. helicina do not differ and closely match those of the non-migratory control, indicating that L. helicina does not perform DVM in this region. Typical mean depths of L. helicina are ∼50–70 m, with $\ge$75% of the population occupying the upper $\sim$100 m, and $\ge$50% being found in the upper $\sim$50 m, regardless of body size and time of day. Given the typical shape of $\Omega _{Ar}$ profiles in the ocean, we estimate that pteropod exposure to low $\Omega _{Ar}$ may be overestimated if calculated using the standard vertically integrated approach (i.e. a homogeneous depth distribution) as opposed to our depth-resolved vertical distribution.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».