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Record W4396943146

Structure and temporal dynamics of hydrothermal communities from the Juan de Fuca Ridge : a seafloor observatory approach

2018· preprint· fr· W4396943146 on OpenAlexaboutno aff
Yann Lelièvre

Bibliographic record

Venuetheses.fr (ABES) · 2018
Typepreprint
Languagefr
FieldEarth and Planetary Sciences
TopicGeology and Paleoclimatology Research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsSeafloor spreadingRidgeHydrothermal circulationGeologyObservatoryMid-Atlantic RidgeOceanographySeismologyPaleontologyPhysicsAstronomy
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les sources hydrothermales sont localisées le long des dorsales médio-océaniques et des bassins arrière-arcs. Elles abritent une faune spécialisée dont le développement repose sur la chimiosynthèse microbienne, possible grâce aux éléments réduits présents dans le fluide hydrothermal. Alors que les liens entre les assemblages fauniques et les habitats ont relativement bien été décrits autour du globe, notre connaissance de la dynamique temporelle de ces écosystèmes demeure encore limitée, et particulièrement sur ces échelles de temps cohérentes avec la biologie des organismes (de quelques minutes à plusieurs années). Sur l’exemple des communautés hydrothermales inféodées à la dorsale Juan de Fuca, située dans le nord-est de l'océan Pacifique, ce mémoire vise à comprendre le fonctionnement et la dynamique temporelle des communautés de macrofaunes hydrothermales associées aux assemblages de vers Siboglinidae Ridgeia piscesae à travers le couplage de l'échantillonnage et d'une approche observatoire fond de mer. Cette étude a d’abord permis la description quantitative (composition, diversité et biomasse) de six assemblages de siboglinidés sur l’édifice hydrothermal Grotto (champ Main Endeavour, dorsale Juan de Fuca) et d’évaluer la structure trophique de ces communautés à l’aide des isotopes stables. Les résultats obtenus ont permis d’identifier 36 taxons, caractérisés par une importante diversité de polychètes et une forte densité de gastéropodes. Les assemblages de R. piscesae les plus développés présentaient des diversités plus importantes et des réseaux trophiques plus complexes. La coexistence des espèces au sein des structures biogéniques formées par R. piscesae s’expliquerait par un fort partitionnement des niches écologiques et des ressources nutritionnelles. L'analyse des images vidéo recueillies par le module écologique d’observationTEMPO-mini, déployé sur l’édifice Grotto au sein de l’observatoire câblé Ocean Networks Canada, a permis d’étudier la dynamique temporelle de ces espèces en suivant les variations de l'abondance de la macrofaune hydrothermale quotidiennement pendant une année, et toutes les 4 heures pendant un mois d’été et deux mois d’hiver. Les résultats ont permis de mettre en évidence une influence significative du cycle semi-diurne de la marée et des tempêtes de surface hivernale sur la distribution de deux espèces mobiles et non-symbiotiques (pycnogonides Sericosura sp. et polychètes Polynoidae). La dynamique locale des courants océaniques semble affecter périodiquement le mélange entre les émissions de fluides hydrothermaux et l'eau de mer environnante, modifiant les conditions environnementales au sein de l’habitat.Cette étude suggère que les espèces hydrothermales répondent à ces modifications de l'habitat en ajustant leur comportement. Finalement, dans un contexte où l’observation et l’imagerie prennent une place importante dans l’étude des écosystèmes profonds, cette thèse a permis d'optimiser les techniques d'imagerie vidéo dans l'extraction des données écologiques et dans la recherche des cycles naturels. Dans l’ensemble, ces résultats apportent des informations nouvelles et précieuses dans notre compréhension du fonctionnement et de la dynamique des communautés hydrothermales profondes et ouvre de nouvelles voies de recherches pour l'écologie des écosystèmes marins profonds en général.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.074
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.005
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0020.001
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.051
GPT teacher head0.247
Teacher spread0.196 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2018
Admission routes1
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