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Enregistrement W1999629742 · doi:10.1371/journal.pone.0012444

The Impact of Whaling on the Ocean Carbon Cycle: Why Bigger Was Better

2010· article· en· W1999629742 sur OpenAlexaff
Andrew J. Pershing, Line Bang Christensen, Nicholas R. Record, Graham D. Sherwood, P. B. Stetson

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Aeronautics and Space AdministrationNational Science Foundation
Mots-clésWhalingBaleenWhaleFisheryFishingBiomass (ecology)BiologyPopulationEnvironmental scienceOceanographyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Humans have reduced the abundance of many large marine vertebrates, including whales, large fish, and sharks, to only a small percentage of their pre-exploitation levels. Industrial fishing and whaling also tended to preferentially harvest the largest species and largest individuals within a population. We consider the consequences of removing these animals on the ocean's ability to store carbon. METHODOLOGY/PRINCIPAL FINDINGS: Because body size is critical to our arguments, our analysis focuses on populations of baleen whales. Using reconstructions of pre-whaling and modern abundances, we consider the impact of whaling on the amount of carbon stored in living whales and on the amount of carbon exported to the deep sea by sinking whale carcasses. Populations of large baleen whales now store 9.1×10(6) tons less carbon than before whaling. Some of the lost storage has been offset by increases in smaller competitors; however, due to the relative metabolic efficiency of larger organisms, a shift toward smaller animals could decrease the total community biomass by 30% or more. Because of their large size and few predators, whales and other large marine vertebrates can efficiently export carbon from the surface waters to the deep sea. We estimate that rebuilding whale populations would remove 1.6×10(5) tons of carbon each year through sinking whale carcasses. CONCLUSIONS/SIGNIFICANCE: Even though fish and whales are only a small portion of the ocean's overall biomass, fishing and whaling have altered the ocean's ability to store and sequester carbon. Although these changes are small relative to the total ocean carbon sink, rebuilding populations of fish and whales would be comparable to other carbon management schemes, including ocean iron fertilization.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,200 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations168
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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