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Enregistrement W2762984108 · doi:10.5194/gmd-11-1421-2018

A protocol for the intercomparison of marine fishery and ecosystem models: Fish-MIP v1.0

2018· article· en· W2762984108 sur OpenAlexafffund
Derek P. Tittensor, Tyler D. Eddy, Heike K. Lotze, Eric D. Galbraith, Manuel Barangé, Julia L. Blanchard, Laurent Bopp, Andrea Bryndum‐Buchholz, Matthias Büchner, Cathy Bulman, David A. Carozza, Villy Christensen, Marta Coll, John P. Dunne, Jose A. Fernandes, Elizabeth A. Fulton, Alistair J. Hobday, Veronika Huber, Simon Jennings, Miranda C. Jones, Patrick Lehodey, Jason S. Link, Steven Mackinson, Olivier Maury, Susa Niiranen, Ricardo Oliveros‐Ramos, Tilla Roy, Jacob Schewe, Yunne‐Jai Shin, Charles A. Stock, Jeroen Steenbeek, Philip J. Underwood, Jan Volkholz, James R. Watson, Nicola Walker

Notice bibliographique

RevueGeoscientific model development · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversity of British ColumbiaDalhousie University
Organismes subventionnairesAustralian Research CouncilNordForskBundesministerium für Bildung und ForschungFondation pour la Recherche sur la BiodiversiteCambridge Conservation InitiativeFisheries Research and Development CorporationAgence Nationale de la RechercheNatural Environment Research CouncilDiputación Foral de GipuzkoaCommonwealth Scientific and Industrial Research OrganisationNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaEuropean Commission
Mots-clésCoupled model intercomparison projectMarine ecosystemEnvironmental scienceEcosystem modelEarth system scienceEcosystemClimate changeReplicateClimate modelMarine protected areaEnvironmental resource managementEcologyHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Model intercomparison studies in the climate and Earth sciences communities have been crucial to building credibility and coherence for future projections. They have quantified variability among models, spurred model development, contrasted within- and among-model uncertainty, assessed model fits to historical data, and provided ensemble projections of future change under specified scenarios. Given the speed and magnitude of anthropogenic change in the marine environment and the consequent effects on food security, biodiversity, marine industries, and society, the time is ripe for similar comparisons among models of fisheries and marine ecosystems. Here, we describe the Fisheries and Marine Ecosystem Model Intercomparison Project protocol version 1.0 (Fish-MIP v1.0), part of the Inter-Sectoral Impact Model Intercomparison Project (ISIMIP), which is a cross-sectoral network of climate impact modellers. Given the complexity of the marine ecosystem, this class of models has substantial heterogeneity of purpose, scope, theoretical underpinning, processes considered, parameterizations, resolution (grain size), and spatial extent. This heterogeneity reflects the lack of a unified understanding of the marine ecosystem and implies that the assemblage of all models is more likely to include a greater number of relevant processes than any single model. The current Fish-MIP protocol is designed to allow these heterogeneous models to be forced with common Earth System Model (ESM) Coupled Model Intercomparison Project Phase 5 (CMIP5) outputs under prescribed scenarios for historic (from the 1950s) and future (to 2100) time periods; it will be adapted to CMIP phase 6 (CMIP6) in future iterations. It also describes a standardized set of outputs for each participating Fish-MIP model to produce. This enables the broad characterization of differences between and uncertainties within models and projections when assessing climate and fisheries impacts on marine ecosystems and the services they provide. The systematic generation, collation, and comparison of results from Fish-MIP will inform an understanding of the range of plausible changes in marine ecosystems and improve our capacity to define and convey the strengths and weaknesses of model-based advice on future states of marine ecosystems and fisheries. Ultimately, Fish-MIP represents a step towards bringing together the marine ecosystem modelling community to produce consistent ensemble medium- and long-term projections of marine ecosystems.

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)0,045
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,062
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,138
Score d'incertitude au seuil0,463

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0450,062
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0080,006
Intégrité de la recherche0,0040,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1380,062

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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,220 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations181
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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