Temperature or Nutrients? Changes in Diatom Abundance and Diatom/Dinoflagellate Ratio during Marine Heat Waves in Tofino Inlet, British Columbia, Canada from 2013 to 2023
Notice bibliographique
Résumé
Diatoms are a major group of phytoplankton that form the foundation of aquatic food webs and dominate the phytoplankton community in aquatic systems. With silica-based cell walls and no flagella, their mobility is limited, and their demand for silica is greater than that of dinoflagellates and other groups. As climate change drives rising ocean temperatures and more frequent marine heat waves (MHWs), studies in the Northeastern Pacific show that diatom abundance relative to dinoflagellates declines during these events. Two main published hypotheses that explain this are: 1) Dinoflagellates are more tolerant to temperature, and 2) Silicate availability may decrease with warming, disadvantaging silica-dependent diatoms. This study will investigate diatom abundance in relation to temperature and silicate changes in Tofino Inlet, Clayoquot Sound, on Vancouver Island’s west coast (2013–2023), a period that included several MHWs. Researchers from the University of Washington Tacoma have collected annual late-summer/early fall water property data in Clayoquot Sound since 2001, along with phytoplankton samples since 2006. This dataset includes CTD profiles (temperature, salinity, density, oxygen, fluorescence, transmissivity), discrete water samples (nutrients, phytoplankton), and 10-meter vertical net tows (20 µm mesh). As the foundation of the food web, changes in phytoplankton composition can have drastic impacts on higher trophic levels. Understanding how MHWs affect phytoplankton communities will help improve climate change preparedness for marine resource managers. This study did not find a correlation between diatom abundance relative to silicate or temperature in Tofino Inlet. However, a spatial pattern was found in silicate concentrations along the inlet.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».