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Enregistrement W2078930836 · doi:10.1371/journal.pone.0117533

Effects of Ocean Acidification on Temperate Coastal Marine Ecosystems and Fisheries in the Northeast Pacific

2015· article· en· W2078930836 sur OpenAlexafffund
Rowan Haigh, Debby Ianson, Carrie A. Holt, Holly E. Neate, Andrew M. J. Edwards

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOcean Acidification Effects and Responses
Établissements canadiensUniversity of VictoriaFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans Canada
Mots-clésOcean acidificationFisheryMarine ecosystemFishingAquacultureTrophic levelTemperate climateEcosystemMarine habitatsContext (archaeology)Environmental scienceShellfishClimate changeOceanographyHabitatEcologyGeographyBiologyAquatic animalFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As the oceans absorb anthropogenic CO2 they become more acidic, a problem termed ocean acidification (OA). Since this increase in CO2 is occurring rapidly, OA may have profound implications for marine ecosystems. In the temperate northeast Pacific, fisheries play key economic and cultural roles and provide significant employment, especially in rural areas. In British Columbia (BC), sport (recreational) fishing generates more income than commercial fishing (including the expanding aquaculture industry). Salmon (fished recreationally and farmed) and Pacific Halibut are responsible for the majority of fishery-related income. This region naturally has relatively acidic (low pH) waters due to ocean circulation, and so may be particularly vulnerable to OA. We have analyzed available data to provide a current description of the marine ecosystem, focusing on vertical distributions of commercially harvested groups in BC in the context of local carbon and pH conditions. We then evaluated the potential impact of OA on this temperate marine system using currently available studies. Our results highlight significant knowledge gaps. Above trophic levels 2-3 (where most local fishery-income is generated), little is known about the direct impact of OA, and more importantly about the combined impact of multi-stressors, like temperature, that are also changing as our climate changes. There is evidence that OA may have indirect negative impacts on finfish through changes at lower trophic levels and in habitats. In particular, OA may lead to increased fish-killing algal blooms that can affect the lucrative salmon aquaculture industry. On the other hand, some species of locally farmed shellfish have been well-studied and exhibit significant negative direct impacts associated with OA, especially at the larval stage. We summarize the direct and indirect impacts of OA on all groups of marine organisms in this region and provide conclusions, ordered by immediacy and certainty.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,355
Score d'incertitude au seuil0,707

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,161 · 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

Citations125
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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