Multi-model ensemble projections of climate change effects on global marine biodiversity
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Species distribution models (SDMs) are important tools to explore the effects of future global changes in biodiversity. Previous studies show that variability is introduced into projected distributions through alternative datasets and modelling procedures. However, a multi-model approach to assess biogeographic shifts at the global scale is still rarely applied, particularly in the marine environment. Here, we apply three commonly used SDMs (AquaMaps, Maxent, and the Dynamic Bioclimate Envelope Model) to assess the global patterns of change in species richness, invasion, and extinction intensity in the world oceans. We make species-specific projections of distribution shift using each SDM, subsequently aggregating them to calculate indices of change across a set of 802 species of exploited marine fish and invertebrates. Results indicate an average poleward latitudinal shift across species and SDMs at a rate of 15.5 and 25.6 km decade−1 for a low and high emissions climate change scenario, respectively. Predicted distribution shifts resulted in hotspots of local invasion intensity in high latitude regions, while local extinctions were concentrated near the equator. Specifically, between 10°N and 10°S, we predicted that, on average, 6.5 species would become locally extinct per 0.5° latitude under the climate change emissions scenario Representative Concentration Pathway 8.5. Average invasions were predicted to be 2.0 species per 0.5° latitude in the Arctic Ocean and 1.5 species per 0.5° latitude in the Southern Ocean. These averaged global hotspots of invasion and local extinction intensity are robust to the different SDM used and coincide with high levels of agreement.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».