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Enregistrement W2521082330 · doi:10.1111/faf.12183

Estimating the ecological, economic and social impacts of ocean acidification and warming on <scp>UK</scp> fisheries

2016· article· en· W2521082330 sur OpenAlex
José A. Fernandes, Eleni Papathanasopoulou, Caroline Hattam, Ana M. Queirós, William W. L. Cheung, Andrew Yool, Yuri Artioli, Edward C. Pope, Kevin J. Flynn, Gorka Merino, Piero Calosi, Nicola Beaumont, Melanie C. Austen, Stephen Widdicombe, Manuel Barangé

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.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueFish and Fisheries · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOcean Acidification Effects and Responses
Établissements canadiensUniversité du Québec à RimouskiUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaEuropean CommissionSight Research UKDepartment for Environment, Food and Rural Affairs, UK GovernmentNippon FoundationNational Geographic SocietyDepartment of Energy and Climate ChangeSeventh Framework ProgrammeNatural Environment Research CouncilU.S. Department of Energy
Mots-clésFishingFisheryEnvironmental scienceFish stockOcean acidificationClimate changeEffects of global warming on oceansFisheries managementGlobal warmingStock (firearms)Stock assessmentShellfishEconomic impact analysisMarine fishFish <Actinopterygii>OceanographyEcologyGeographyAquatic animalBiologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Assessments of the combined ecological impacts of ocean acidification and warming ( OAW ) and their social and economic consequences can help develop adaptive and responsive management strategies in the most sensitive regions. Here, available observational and experimental data, theoretical, and modelling approaches are combined to project and quantify potential effects of OAW on the future fisheries catches and resulting revenues and employment in the UK under different CO 2 emission scenarios. Across all scenarios, based on the limited available experimental results considered, the bivalve species investigated were more affected by OAW than the fish species considered, compared with ocean warming alone. Projected standing stock biomasses decrease between 10 and 60%. These impacts translate into an overall fish and shellfish catch decrease of between 10 and 30% by 2020 across all areas except for the Scotland &gt;10 m fleet. This latter fleet shows average positive impacts until 2050, declining afterwards. The main driver of the projected decreases is temperature rise (0.5–3.3 °C), which exacerbate the impact of decreases in primary production (10–30%) in UK fishing waters. The inclusion of the effect of ocean acidification on the carbon uptake of primary producers had very little impact on the projections of potential fish and shellfish catches (&lt;1%). The &lt;10 m fleet is likely to be the most impacted by‐catch decreases in the short term (2020–50), whereas the effects will be experienced more strongly by the &gt;10 m fleet by the end of the century in all countries. Overall, losses in revenue are estimated to range between 1 and 21% in the short term (2020–50) with England and Scotland being the most negatively impacted in absolute terms, and Wales and North Ireland in relative terms. Losses in total employment (fisheries and associated industries) may reach approximately 3–20% during 2020–50 with the &gt;10 m fleet and associated industries bearing the majority of the losses.

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)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil0,308

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 technologies0,0000,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,195 · 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