MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2966423332 · doi:10.1016/j.hal.2019.101632

Future HAB science: Directions and challenges in a changing climate

2019· article· en· W2966423332 sur OpenAlexafffund
Mark L. Wells, Bengt Karlson, Angela Wulff, Raphael M. Kudela, Charles G. Trick, Valentina Asnaghi, Elisa Berdalet, William P. Cochlan, Keith Davidson, Maarten De Rijcke, Stephanie Dutkiewicz, Gustaaf M. Hallegraeff, Kevin J. Flynn, Cathérine Legrand, Hans W. Paerl, Joe Silke, Sanna Suikkanen, Peter A. Thompson, Vera L. Trainer

Notice bibliographique

RevueHarmful Algae · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesInterregGöteborgs UniversitetAcademy of FinlandNatural Environment Research CouncilCommonwealth Scientific and Industrial Research OrganisationSight Research UKBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilSvenska Forskningsrådet FormasNorth Pacific Marine Science OrganizationVetenskapsrådetSveriges Meteorologiska och Hydrologiska Institut
Mots-clésOcean acidificationAlgal bloomClimate changeEnvironmental scienceGlobal warmingEcologyBenthic zoneOceanographyPhytoplanktonEnvironmental resource managementNutrientBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is increasing concern that accelerating environmental change attributed to human-induced warming of the planet may substantially alter the patterns, distribution and intensity of Harmful Algal Blooms (HABs). Changes in temperature, ocean acidification, precipitation, nutrient stress or availability, and the physical structure of the water column all influence the productivity, composition, and global range of phytoplankton assemblages, but large uncertainty remains about how integration of these climate drivers might shape future HABs. Presented here are the collective deliberations from a symposium on HABs and climate change where the research challenges to understanding potential linkages between HABs and climate were considered, along with new research directions to better define these linkages. In addition to the likely effects of physical (temperature, salinity, stratification, light, changing storm intensity), chemical (nutrients, ocean acidification), and biological (grazer) drivers on microalgae (senso lato), symposium participants explored more broadly the subjects of cyanobacterial HABs, benthic HABs, HAB effects on fisheries, HAB modelling challenges, and the contributions that molecular approaches can bring to HAB studies. There was consensus that alongside traditional research, HAB scientists must set new courses of research and practices to deliver the conceptual and quantitative advances required to forecast future HAB trends. These different practices encompass laboratory and field studies, long-term observational programs, retrospectives, as well as the study of socioeconomic drivers and linkages with aquaculture and fisheries. In anticipation of growing HAB problems, research on potential mitigation strategies should be a priority. It is recommended that a substantial portion of HAB research among laboratories be directed collectively at a small sub-set of HAB species and questions in order to fast-track advances in our understanding. Climate-driven changes in coastal oceanographic and ecological systems are becoming substantial, in some cases exacerbated by localized human activities. That, combined with the slow pace of decreasing global carbon emissions, signals the urgency for HAB scientists to accelerate efforts across disciplines to provide society with the necessary insights regarding future HAB trends.

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)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,137

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0050,008
Communication savante0,0100,018
Science ouverte0,0040,009
Intégrité de la recherche0,0140,017
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,004

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,186 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations440
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHarmful AlgaeMême sujetMarine and coastal ecosystemsTravaux en français237 207