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Enregistrement W2963219789 · doi:10.1146/annurev-marine-010419-011028

Antarctic Futures: An Assessment of Climate-Driven Changes in Ecosystem Structure, Function, and Service Provisioning in the Southern Ocean

2019· review· en· W2963219789 sur OpenAlexaff
Alex D. Rogers, Bétina A.V. Frinault, David K. A. Barnes, Nathaniel L. Bindoff, Rod Downie, Hugh W. Ducklow, Ari S. Friedlaender, Tom Hart, Simeon L. Hill, Eileen E. Hofmann, Katrin Linse, Clive R. McMahon, Eugene J. Murphy, Evgeny A. Pakhomov, Gabriel Reygondeau, Iain J. Staniland, Dieter Wolf‐Gladrow, Rebecca Wright

Notice bibliographique

RevueAnnual Review of Marine Science · 2019
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePolar Research and Ecology
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversity of OxfordSight Research UKNatural Environment Research CouncilAustralian GovernmentSomerville College, University of OxfordPew Charitable TrustsNational Science Foundation
Mots-clésAntarctic krillMarine ecosystemClimate changeEcosystemBiodiversityEcologyEnvironmental scienceEcosystem servicesOceanographyGeographyKrillBiologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this article, we analyze the impacts of climate change on Antarctic marine ecosystems. Observations demonstrate large-scale changes in the physical variables and circulation of the Southern Ocean driven by warming, stratospheric ozone depletion, and a positive Southern Annular Mode. Alterations in the physical environment are driving change through all levels of Antarctic marine food webs, which differ regionally. The distributions of key species, such as Antarctic krill, are also changing. Differential responses among predators reflect differences in species ecology. The impacts of climate change on Antarctic biodiversity will likely vary for different communities and depend on species range. Coastal communities and those of sub-Antarctic islands, especially range-restricted endemic communities, will likely suffer the greatest negative consequences of climate change. Simultaneously, ecosystem services in the Southern Ocean will likely increase. Such decoupling of ecosystem services and endemic species will require consideration in the management of human activities such as fishing in Antarctic 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 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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,885
Score d'incertitude au seuil0,834

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,329 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations244
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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