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Enregistrement W2069992743 · doi:10.1577/1548-8446-33.10.502

Climate Change, Ecosystem Impacts, and Management for Pacific Salmon

2008· article· en· W2069992743 sur OpenAlexaff
Daniel E. Schindler, Xan Augerot, Erica Fleishman, Nathan J. Mantua, Brian Riddell, Mary Ruckelshaus, Jim Seeb, Michael S. Webster

Notice bibliographique

RevueFisheries · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesAlaska Department of Fish and GameGordon and Betty Moore FoundationNational Science Foundation
Mots-clésClimate changeEcosystemGreenhouse gasEcological forecastingEnvironmental resource managementEnvironmental scienceEcosystem managementClimate modelGlobal warmingNatural resource economicsEcologyEconomicsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract As climate change intensifies, there is increasing interest in developing models that reduce uncertainties in projections of global climate and refine these projections to finer spatial scales. Forecasts of climate impacts on ecosystems are far more challenging and their uncertainties even larger because of a limited understanding of physical controls on biological systems. Management and conservation plans that explicitly account for changing climate are rare and even those generally rely on retrospective analyses rather than future scenarios of climatic conditions and associated responses of specific ecosystems. Using past biophysical relationships as a guide to predicting the impacts of future climate change assumes that the observed relationships will remain constant. However, this assumption involves a long chain of uncertainty about future greenhouse gas emissions, climate sensitivity to changes in greenhouse gases, and the ecological consequences of climate change. These uncertainties in forecasting biological responses to changing climate highlight the need for resource management and conservation policies that are robust to unknowns and responsive to change. We suggest how policy might develop despite substantial uncertainties about the future state of salmon ecosystems.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil0,156

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,187 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations91
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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