Multi-year assessment of coastal sea-ice algae and phytoplankton in an Arctic port ecosystem, Nunavut, Canada
Notice bibliographique
Résumé
This study provides a rare multi-year assessment of sea-ice algal and phytoplankton species diversity in the coastal Canadian Arctic, across sea-ice and open-water habitats, that reflect seasonal gradients critical to ecosystem function. Samples were collected near Iqaluit, Nunavut, in 2018–2022. A total of 562 taxa were identified with Nitzschia frigida Grunow, 1880, unidentified flagellates, Thalassiosira spp . (Cleve, 1873) (20–50 µm), and Chaetoceros spp. (Ehrenberg, 1844) (5–10 µm) numerically dominating sea-ice, under-ice, ice-crack, and open-water surface habitat, respectively. Simpson diversity of these habitats was highest in ice-crack surface waters (0.94, July 2019), suggesting a physical concentration of cells. Variability in community composition followed Arctic phenology. Sea-ice, open-water bloom, and under-ice/transitional assemblages were differentiated by pennate diatoms (e.g., Navicula pelagica Cleve, 1896 and centric diatoms (e.g., Chaetoceros spp.), as well as Prymnesiophyceae, including Chrysochromulina spp. Lackey, 1939. Six potential toxin producing species were present at low frequency of occurrence (<1%–12% of sampling events). Community composition was homogenous among stations and inlets, but variability in phytoplankton bloom seasonality altered the relative abundance of the under-ice/transitional assemblage. This project provides updated records of sea-ice algae and phytoplankton diversity for the only deep-water port in the eastern Canadian Arctic, documenting seasonal and interannual community variability required to identify potential effects of climate-driven or anthropogenic events.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».