Building tools to model the effects of ocean acidification and how it scales from physiology to fisheries
Notice bibliographique
Résumé
Ocean acidification is a direct consequence of elevated atmospheric carbon dioxide caused by anthropogenic fossil fuel burning and is one of multiple climate-related stressors in marine environments. Understanding of how these stressors will interact to affect marine life and fisheries is limited. In this thesis, I used integrated modelling approaches to scale the effects of biophysical drivers from physiology to population dynamics and fisheries. I focused on ocean acidification and how it interacts with other main drivers such as temperature and oxygen. I used a dynamic bioclimatic envelope model (DBEM) to project the effects of global environmental change on fisheries under two contrasting scenarios of climate change—the low optimistic climate change scenario in line with the 2015 Paris Agreement to limit global warming to 1.5˚ C, and the high climate change scenario on par with our current ‘business-as-usual’ trajectory. First, I developed an ex-vessel fish price database and explored methods using various ocean acidification assumptions. Ex-vessel fish prices are essential for fisheries economic analyses, while model development of ocean acidification effects are important to better understand the uncertainties surrounding acidification and the sensitivity of the model to these uncertainties. These tools and methods were then used to project the impacts of ocean acidification, in the context of climate change, on global invertebrate fisheries—the species group most sensitive to acidification. My results showed that areas with greater acidification have greater negative responses to climate change, e.g. polar regions. However, ocean warming will likely be a greater driver in species distributions and may overshadow direct effects of acidification. While greater climate change will generally have negative consequences on fisheries, Arctic regions may see increased fisheries catch potential as species shift poleward. Canada’s Arctic remains one of the most pristine marine regions left in the world and climate-driven increases in fisheries potential will have major implications for biodiversity and local indigenous reliance on marine resources. In the face of global environmental change, my thesis provides databases, modelling approaches, scenario development, and assessments of global change necessary for adaptation and mitigation of climate-related effects on marine fisheries.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».