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Enregistrement W2588600602 · doi:10.1111/gcb.13667

Climate change–contaminant interactions in marine food webs: Toward a conceptual framework

2017· review· en· W2588600602 sur OpenAlexafffund
Juan José Alava, William W. L. Cheung, Peter S. Ross, U. Rashid Sumaila

Notice bibliographique

RevueGlobal Change Biology · 2017
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensVancouver AquariumUniversity of British ColumbiaFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNippon Foundation
Mots-clésClimate changeFood webBiotaEnvironmental scienceEcosystemMarine ecosystemFood chainEcologyBioaccumulationOcean acidificationBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate change is reshaping the way in which contaminants move through the global environment, in large part by changing the chemistry of the oceans and affecting the physiology, health, and feeding ecology of marine biota. Climate change-associated impacts on structure and function of marine food webs, with consequent changes in contaminant transport, fate, and effects, are likely to have significant repercussions to those human populations that rely on fisheries resources for food, recreation, or culture. Published studies on climate change-contaminant interactions with a focus on food web bioaccumulation were systematically reviewed to explore how climate change and ocean acidification may impact contaminant levels in marine food webs. We propose here a conceptual framework to illustrate the impacts of climate change on contaminant accumulation in marine food webs, as well as the downstream consequences for ecosystem goods and services. The potential impacts on social and economic security for coastal communities that depend on fisheries for food are discussed. Climate change-contaminant interactions may alter the bioaccumulation of two priority contaminant classes: the fat-soluble persistent organic pollutants (POPs), such as polychlorinated biphenyls (PCBs), as well as the protein-binding methylmercury (MeHg). These interactions include phenomena deemed to be either climate change dominant (i.e., climate change leads to an increase in contaminant exposure) or contaminant dominant (i.e., contamination leads to an increase in climate change susceptibility). We illustrate the pathways of climate change-contaminant interactions using case studies in the Northeastern Pacific Ocean. The important role of ecological and food web modeling to inform decision-making in managing ecological and human health risks of chemical pollutants contamination under climate change is also highlighted. Finally, we identify the need to develop integrated policies that manage the ecological and socioeconomic risk of greenhouse gases and marine pollutants.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0020,007
Communication savante0,0060,007
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,308
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,126 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations211
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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