Using natural analogues to investigate the effects of climate change and ocean acidification on Northern ecosystems
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Northern oceans are in a state of rapid transition. Still, our knowledge of the likely effects of climate change and ocean acidification on key species in the food web, functionally important habitats and the structure of Arctic and sub-Arctic ecosystems is limited and based mainly on short-term laboratory studies on single species. This review discusses how tropical and temperate natural analogues of carbonate chemistry drivers, such as CO2 vents, have been used to further our knowledge of the sensitivity of biological systems to predicted climate change, and thus assess the capacity of different species to show long-term acclimation and adaptation to elevated levels of pCO2. Natural analogues have also provided the means to scale-up from single-species responses to community and ecosystem level responses. However, to date the application of such approaches is limited in high latitude systems. A range of Arctic and sub-Arctic sites, including CO2 vents, methane cold seeps, estuaries, up-welling areas, and polar fronts, that encompass gradients of pH, carbonate saturation state, and alkalinity, are suggested for future high latitude, in-situ ocean acidification research. It is recommended that combinations of monitoring of the chemical oceanography, observational, and experimental (in situ and laboratory) studies of organisms around these natural analogues be used to attain better predictions of the impacts of ocean acidification and climate change on high latitude species and ecosystems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».