Data_Sheet_1_Biophysical Drivers of Zooplankton Variability on the Scotian Shelf Observed Using Profiling Electric Gliders.docx
Notice bibliographique
Résumé
<p>Variation in water mass transport is a key driver of variability in zooplankton ecology. Data distribution (e.g., sparseness) is often an important factor limiting robust delineation of zooplankton-water mass associations. Mobile autonomous profiling gliders can help address the sparseness issue because gliders can sample across water mass domains spanning tens to hundreds of kilometers at high frequency during a single deployment. The goal of our study was to research the use of gliders as a tool to increase the spatiotemporal scale and robustness of zooplankton-water mass datasets. An autonomous ocean glider was deployed in Roseway Basin, Scotian Shelf, Canada for 2 months along a set of transects that crossed two water masses, a cold-fresh coastal water mass, and a warm-salty continental slope water mass. Zooplankton backscatter was measured with a single frequency Imagenex 300 kHz hydroacoustic echosounder mounted to the underside of the glider at an angle of 26°, such that it was directed vertically downward on the glider downcast. During the deployment, an unusual basin flushing event occurred, where the slope water mass that is typically present in the deep water of Scotian Shelf basins was almost completely replaced by coastal water at all depths. This unique event offered an opportunity to study how extreme changes in water mass affected zooplankton distribution. The impact of basin flushing on both diel- and non-diel-vertically migrating zooplankton communities within the basin was investigated using General Linear Models. The analysis demonstrated some key relationships exist among zooplankton acoustic scattering layers, water mass properties, and basin bathymetry. Zooplankton backscatter was higher in the slope water mass, and declined substantially during the basin flushing event, suggesting that coastal water is not zooplankton habitat for either community. Spatial gradients in the extent of flushing provided local refuge for zooplankton within one margin of the Basin. These patterns would be challenging to measure using conventional shipboard surveys. Our study provides guidance on the use of gliders to supplement shipboard research on biophysical coupling in the plankton, which is of value as the use of gliders for this purpose is proliferating.</p>
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».