Larval traits interaction with the Amazon River Plume determines its role as a dispersal barrier
Notice bibliographique
Résumé
The Amazon River Plume (ARP) functions as a dynamic and porous biogeographic barrier whose permeability to larval dispersal depends on the interplay between species’ biological traits and oceanographic processes. Using biophysical modeling combined with a dual analytical framework a Multivariate Regression Tree (MRT) and a Generalized Additive Model (GAM) this study quantifies the factors regulating this permeability for eggs and larvae in the Western Tropical Atlantic. Our results reveal a clear hierarchy of controls. Planktonic Larval Duration (PLD) emerged as the primary determinant, explaining most of the variation in dispersal distances (58%). Diel Vertical Migration (DVM) was the second biologic key factor (11%), modulating whether larvae were locally retained (with DVM) or exported to distant regions (without DVM). Seasonality and the geographic context of spawning habitats further shaped larval interactions with the plume, reinforcing the spatial and temporal complexity of this system. Overall, the ARP acts not as an absolute barrier but as a continuum of permeability a selective filter that restricts dispersal of coastal species with short PLDs and low physiological tolerance, yet facilitates exchange for communities with greater dispersal capacity and behavioral plasticity.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».