Towards a better understanding of potential impacts of climate change on marine species distribution: a multiscale modelling approach
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim In this paper, we applied the concept of ‘hierarchical filters’ in community ecology to model marine species distribution at nested spatial scales. Location Global, M editerranean S ea and the G ulf of G abes ( T unisia). Methods We combined the predictions of bioclimatic envelope models ( BEMs ) and habitat models to assess the current distribution of 20 exploited marine species in the G ulf of G abes. BEMs were first built at a global extent to account for the full range of climatic conditions encountered by a given species. Habitat models were then built using fine‐grained habitat variables at the scale of the G ulf of G abes. We also used this hierarchical filtering approach to project the future distribution of these species under both climate change (the A 2 scenario implemented with the M editerranean climatic model NEMOMED 8) and habitat loss (the loss of P osidonia oceanica meadows) scenarios. Results The hierarchical filtering approach predicted current species geographical ranges to be on average 56% smaller than those predicted using the BEMs alone. This pattern was also observed under the climate change scenario. Combining the habitat loss and climate change scenarios indicated that the magnitude of range shifts due to climate change was larger than from the loss of P . oceanica meadows. Main conclusions Our findings emphasize that BEMs may overestimate current and future ranges of marine species if species–habitat relationships are not also considered. A hierarchical filtering approach that accounts for fine‐grained habitat variables limits the uncertainty associated with model‐based recommendations, thus ensuring their outputs remain applicable within the context of marine resource management.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».