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Enregistrement W6967246938 · doi:10.5061/dryad.4p9v048

Data from: Drivers of temporal beta diversity of a benthic community in a seasonally hypoxic ocean fjord

2018· dataset· en· W6967246938 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueData Archiving and Networked Services (DANS) · 2018
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensMemorial University of NewfoundlandUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBenthic zoneBeta diversityHabitatFjordInterspecific competitionMarine protected areaClimate changeMarine habitatsEcological successionEnvironmental change

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Global expansion of oxygen deficient (hypoxia) waters will have detrimental effects on marine life in the Northeast Pacific Ocean (NEP) where some of the largest proportional losses in aerobic habitat are predicted to occur. However, few studies have accounted for the high environmental variability in this region while including natural community-assembly dynamics. Here, we present results from a 14-month deployment of a benthic camera platform tethered to the VENUS cabled observatory in the seasonally hypoxic Saanich Inlet. Our time series continuously-recorded, natural cycles of deoxygenation and reoxygenation that allowed us to test whether a community from the NEP showed hysteresis in its recovery compared to hypoxia-induced decline and to address the processes driving temporal beta diversity under variable states of hypoxia. Using high-frequency ecological time series we reveal (1) differences in the response and recovery of the epibenthic community are rate-limited by recovery of the sessile species assemblage, (2) both environmental and biological processes influence community assembly patterns at multiple time-scales, and (3) interspecific processes can drive temporal beta diversity in seasonal hypoxia. Ultimately, our results illustrate how different time scale dependent drivers can influence the response and recovery of a marine habitat under increasing stress from environmental change.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Science ouverte
Catégories consensuellesScience ouverte
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,475
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0200,057
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,060
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,225 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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