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Enregistrement W2158388097 · doi:10.1017/s0021859610000961

Potential impacts of climate change on marine wild capture fisheries: an update

2010· article· en· W2158388097 sur OpenAlex
R. Ian Perry

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Agricultural Science · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoral and Marine Ecosystems Studies
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClimate changeCoral reefFisheries managementFishingEnvironmental scienceMarine ecosystemFisheryVulnerability (computing)Global warmingMarine protected areaEcological forecastingGeographyEcosystemEnvironmental resource managementEcologyBiologyHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SUMMARY This paper provides a brief update on the potential impacts of climate change on marine ecosystems and marine wild capture fisheries based on the scientific literature published since 2007. Current models predict shifts in fish distributions of 45–60 km per decade, with 0·80 of species moving poleward. With a high CO 2 emissions scenario, little overall change in the global maximum potential fisheries catch is projected (±1%), although with high spatial variability: decreases of 40% are projected for the tropics, with increases of 30–70% for higher latitudes. Tropical nations appear to be most vulnerable to the impacts of climate change on fisheries production. Coupled atmosphere–ocean–fish production–human society models are beginning to be developed for specific market systems. Results suggest that how society responds can have as large or larger an effect as the strength of the climate impact. Good observations of the impacts of climate change exist for high latitude, coral reef and North Atlantic systems. Management strategies are being developed to address climate change and fisheries, including risk and vulnerability assessment frameworks, pro-active planning with stakeholders regarding potential impacts and responses and examining existing regulations to identify gaps created by altered species distributions (e.g. unregulated fishing in newly ice-free areas). Overall, fisheries governance systems are needed which are flexible and can quickly adapt to changing ecological and human societal conditions. Significant knowledge gaps include a comprehensive and co-ordinated global network of observations to help distinguish climate change from variability, and increased detail in the structure and processes of models. Necessary next steps include reducing the uncertainties of climate impacts models at present, understanding the synergistic effects of multiple stressors and the inclusion of humans into coupled models and socio-economic analyses, in particular at regional and local scales. In the intermediate term, developing nations in tropical regions are likely to be most negatively impacted, whereas developed nations at higher latitudes are most likely to benefit. In the longer term, overall marine food security will depend on the impacts of climate change on marine primary production, for which the present projections are highly uncertain. Adoption of an integrated social–ecological approach that improves the adaptive capacities of ecological and human social systems will help to sustain food security from marine wild capture fisheries.

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.

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)0,001
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 enseignants0,889
Score d'incertitude au seuil0,359

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,205
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