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Enregistrement W2077954319 · doi:10.1890/13-0228.1

Modeling effects of climate change and phase shifts on detrital production of a kelp bed

2013· article· en· W2077954319 sur OpenAlexaff
Kira A. Krumhansl, Jean‐Sébastien Lauzon‐Guay, Robert E. Scheibling

Notice bibliographique

RevueEcology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal plant biology
Établissements canadiensFisheries and Oceans CanadaDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKelpEnvironmental scienceEcologyKelp forestEcosystemClimate changeProductivityBiomass (ecology)Biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The exchange of energy and nutrients between ecosystems (i.e., resource subsidies) plays a central role in ecological dynamics over a range of spatial and temporal scales. Little attention has been paid to the role of anthropogenic impacts on natural systems in altering the magnitude, timing, and quality of resource subsidies. Kelp ecosystems are highly productive on a local scale and export over 80% of kelp primary production as detritus, subsidizing consumers across broad spatial scales. Here, we generate a model of detrital production from a kelp bed in Nova Scotia to hindcast trends in detrital production based on temperature and wave height recorded in the study region from 1976 to 2009, and to project changes in detrital production that may result from future climate change. Historical and projected increases in temperature and wave height led to higher rates of detrital production through increased blade breakage and kelp dislodgment from the substratum, but this reduced kelp biomass and led to a decline in detrital production in the long-term. We also used the model to demonstrate that the phase shift from a highly productive kelp bed to a low-productivity barrens, driven by the grazing activity of sea urchins, reduces kelp detrital production by several orders of magnitude, an effect that would be exacerbated by projected increases in temperature and wave action. These results indicate that climate-mediated changes in ecological dynamics operating on local scales may alter the magnitude of resource subsidies to adjacent ecosystems, affecting ecological dynamics on regional scales.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,775
Score d'incertitude au seuil0,325

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,198 · 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 tête enseignante, 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

Citations45
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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