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Enregistrement W2911414047 · doi:10.1111/gcb.14584

Evaluating ecosystem effects of climate change on tropical island streams using high spatial and temporal resolution sampling regimes

2019· article· en· W2911414047 sur OpenAlexaff
Therese C. Frauendorf, Richard A. MacKenzie, Ralph W. Tingley, Abby G. Frazier, Michael H. Riney, Rana W. El‐Sabaawi

Notice bibliographique

RevueGlobal Change Biology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesU.S. Department of Agriculture
Mots-clésSTREAMSClimate changeEcosystemSampling (signal processing)Environmental sciencePhysical geographyClimatologyGeographyEcologyOceanographyGeologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate change is expected to alter precipitation patterns worldwide, which will affect streamflow in riverine ecosystems. It is vital to understand the impacts of projected flow variations, especially in tropical regions where the effects of climate change are expected to be one of the earliest to emerge. Space-for-time substitutions have been successful at predicting effects of climate change in terrestrial systems by using a spatial gradient to mimic the projected temporal change. However, concerns have been raised that the spatial variability in these models might not reflect the temporal variability. We utilized a well-constrained rainfall gradient on Hawaii Island to determine (a) how predicted decreases in flow and increases in flow variability affect stream food resources and consumers and (b) if using a high temporal (monthly, four streams) or a high spatial (annual, eight streams) resolution sampling scheme would alter the results of a space-for-time substitution. Declines in benthic and suspended resource quantity (10- to 40-fold) and quality (shift from macrophyte to leaf litter dominated) contributed to 35-fold decreases in macroinvertebrate biomass with predicted changes in the magnitude and variability in the flow. Invertebrate composition switched from caddisflies and damselflies to taxa with faster turnover rates (mosquitoes, copepods). Changes in resource and consumer composition patterns were stronger with high temporal resolution sampling. However, trends and ranges of results did not differ between the two sampling regimes, indicating that a suitable, well-constrained spatial gradient is an appropriate tool for examining temporal change. Our study is the first to investigate resource to community wide effects of climate change on tropical streams on a spatial and temporal scale. We determined that predicted flow alterations would decrease stream resource and consumer quantity and quality, which can alter stream function, as well as biomass and habitat for freshwater, marine, and terrestrial consumers dependent on these resources.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,257 · 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'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

Citations21
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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