Potential impacts of climate change on Northeast Pacific marine foodwebs and fisheries
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Ainsworth, C. H., Samhouri, J. F., Busch, D. S., Cheung, W. W. L., Dunne, J., and Okey, T. A. 2011. Potential impacts of climate change on Northeast Pacific marine foodwebs and fisheries. – ICES Journal of Marine Science, 68: 1217–1229. Although there has been considerable research on the impacts of individual changes in water temperature, carbonate chemistry, and other variables on species, cumulative impacts of these effects have rarely been studied. Here, we simulate changes in (i) primary productivity, (ii) species range shifts, (iii) zooplankton community size structure, (iv) ocean acidification, and (v) ocean deoxygenation both individually and together using five Ecopath with Ecosim models of the northeast Pacific Ocean. We used a standardized method to represent climate effects that relied on time-series forcing functions: annual multipliers of species productivity. We focused on changes in fisheries landings, biomass, and ecosystem characteristics (diversity and trophic indices). Fisheries landings generally declined in response to cumulative effects and often to a greater degree than would have been predicted based on individual climate effects, indicating possible synergies. Total biomass of fished and unfished functional groups displayed a decline, though unfished groups were affected less negatively. Some functional groups (e.g. pelagic and demersal invertebrates) were predicted to respond favourably under cumulative effects in some regions. The challenge of predicting climate change impacts must be met if we are to adapt and manage rapidly changing marine ecosystems in the 21st century.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».