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Enregistrement W2095807316 · doi:10.1111/gcb.12179

Impacts of ocean acidification on marine organisms: quantifying sensitivities and interaction with warming

2013· article· en· W2095807316 sur OpenAlexaff
Kristy J. Kroeker, Rebecca L. Kordas, Ryan Crim, Iris E. Hendriks, Laura Ramajo, Gerald S. Singh, Carlos M. Duarte, Jean‐Pierre Gattuso

Notice bibliographique

RevueGlobal Change Biology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOcean Acidification Effects and Responses
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOcean acidificationAbundance (ecology)EcologyBiologyClimate changeRange (aeronautics)Effects of global warming on oceansMarine speciesPopulationClimate sensitivityTaxonomic rankEnvironmental scienceGlobal warmingTaxonClimate model

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ocean acidification represents a threat to marine species worldwide, and forecasting the ecological impacts of acidification is a high priority for science, management, and policy. As research on the topic expands at an exponential rate, a comprehensive understanding of the variability in organisms' responses and corresponding levels of certainty is necessary to forecast the ecological effects. Here, we perform the most comprehensive meta-analysis to date by synthesizing the results of 228 studies examining biological responses to ocean acidification. The results reveal decreased survival, calcification, growth, development and abundance in response to acidification when the broad range of marine organisms is pooled together. However, the magnitude of these responses varies among taxonomic groups, suggesting there is some predictable trait-based variation in sensitivity, despite the investigation of approximately 100 new species in recent research. The results also reveal an enhanced sensitivity of mollusk larvae, but suggest that an enhanced sensitivity of early life history stages is not universal across all taxonomic groups. In addition, the variability in species' responses is enhanced when they are exposed to acidification in multi-species assemblages, suggesting that it is important to consider indirect effects and exercise caution when forecasting abundance patterns from single-species laboratory experiments. Furthermore, the results suggest that other factors, such as nutritional status or source population, could cause substantial variation in organisms' responses. Last, the results highlight a trend towards enhanced sensitivity to acidification when taxa are concurrently exposed to elevated seawater temperature.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations2 295
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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