Major impacts of climate change on deep-sea benthic ecosystems
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
The deep sea encompasses the largest ecosystems on Earth. Although poorly known, deep seafloor ecosystems provide services that are vitally important to the entire ocean and biosphere. Rising atmospheric greenhouse gases are bringing about significant changes in the environmental properties of the ocean realm in terms of water column oxygenation, temperature, pH and food supply, with concomitant impacts on deep-sea ecosystems. Projections suggest that abyssal (3000–6000 m) ocean temperatures could increase by 1°C over the next 84 years, while abyssal seafloor habitats under areas of deep-water formation may experience reductions in water column oxygen concentrations by as much as 0.03 mL L–1 by 2100. Bathyal depths (200–3000 m) worldwide will undergo the most significant reductions in pH in all oceans by the year 2100 (0.29 to 0.37 pH units). O2 concentrations will also decline in the bathyal NE Pacific and Southern Oceans, with losses up to 3.7% or more, especially at intermediate depths. Another important environmental parameter, the flux of particulate organic matter to the seafloor, is likely to decline significantly in most oceans, most notably in the abyssal and bathyal Indian Ocean where it is predicted to decrease by 40–55% by the end of the century. Unfortunately, how these major changes will affect deep-seafloor ecosystems is, in some cases, very poorly understood. In this paper, we provide a detailed overview of the impacts of these changing environmental parameters on deep-seafloor ecosystems that will most likely be seen by 2100 in continental margin, abyssal and polar settings. We also consider how these changes may combine with other anthropogenic stressors (e.g., fishing, mineral mining, oil and gas extraction) to further impact deep-seafloor ecosystems and discuss the possible societal implications.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 découle