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Enregistrement W2800125502 · doi:10.1371/journal.pone.0194537

Climate change impacts on marine biodiversity, fisheries and society in the Arabian Gulf

2018· article· en· W2800125502 sur OpenAlexafffund
Colette C. C. Wabnitz, Vicky W. Y. Lam, Gabriel Reygondeau, Lydia C. L. Teh, Dalal Al-Abdulrazzak, Myriam Khalfallah, Daniel Pauly, Maria Lourdes D. Palomares, Dirk Zeller, William W. L. Cheung

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesWellcome TrustMarisla FoundationUniversity of British ColumbiaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMAVA FoundationOak Foundation
Mots-clésClimate changeGeographyBiodiversityFisheryHabitatVulnerability (computing)Marine protected areaEffects of global warmingMarine habitatsGlobal warmingOceanographyEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate change-reflected in significant environmental changes such as warming, sea level rise, shifts in salinity, oxygen and other ocean conditions-is expected to impact marine organisms and associated fisheries. This study provides an assessment of the potential impacts on, and the vulnerability of, marine biodiversity and fisheries catches in the Arabian Gulf under climate change. To this end, using three separate niche modelling approaches under a 'business-as-usual' climate change scenario, we projected the future habitat suitability of the Arabian Gulf (also known as the Persian Gulf) for 55 expert-identified priority species, including charismatic and non-fish species. Second, we conducted a vulnerability assessment of national economies to climate change impacts on fisheries. The modelling outputs suggested a high rate of local extinction (up to 35% of initial species richness) by 2090 relative to 2010. Spatially, projected local extinctions are highest in the southwestern part of the Gulf, off the coast of Saudi Arabia, Qatar and the United Arab Emirates (UAE). While the projected patterns provided useful indicators of potential climate change impacts on the region's diversity, the magnitude of changes in habitat suitability are more uncertain. Fisheries-specific results suggested reduced future catch potential for several countries on the western side of the Gulf, with projections differing only slightly among models. Qatar and the UAE were particularly affected, with more than a 26% drop in future fish catch potential. Integrating changes in catch potential with socio-economic indicators suggested the fisheries of Bahrain and Iran may be most vulnerable to climate change. We discuss limitations of the indicators and the methods used, as well as the implications of our overall findings for conservation and fisheries management policies in the region.

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 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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,999

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,001

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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,147 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations153
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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