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Enregistrement W3025536750 · doi:10.1111/gcb.15159

What and where? Predicting invasion hotspots in the Arctic marine realm

2020· article· en· W3025536750 sur OpenAlexafffundabout
Jesica Goldsmit, Christopher W. McKindsey, Robert W. Schlegel, D. Bruce Stewart, Philippe Archambault, Katie E. Howland

Notice bibliographique

RevueGlobal Change Biology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIsotope Analysis in Ecology
Établissements canadiensManitoba Beekeepers' AssociationDalhousie UniversityUniversité LavalArcticNetFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans CanadaOcean Frontier InstitutePolar Knowledge Canada
Mots-clésArcticGlobal warmingHabitatBenthic zonePlanktonEcologyClimate changeBayEnvironmental scienceEcosystemOceanographyMarine ecosystemEffects of global warming on oceansGeographyFisheryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The risk of aquatic invasions in the Arctic is expected to increase with climate warming, greater shipping activity and resource exploitation in the region. Planktonic and benthic marine aquatic invasive species (AIS) with the greatest potential for invasion and impact in the Canadian Arctic were identified and the 23 riskiest species were modelled to predict their potential spatial distributions at pan-Arctic and global scales. Modelling was conducted under present environmental conditions and two intermediate future (2050 and 2100) global warming scenarios. Invasion hotspots-regions of the Arctic where habitat is predicted to be suitable for a high number of potential AIS-were located in Hudson Bay, Northern Grand Banks/Labrador, Chukchi/Eastern Bering seas and Barents/White seas, suggesting that these regions could be more vulnerable to invasions. Globally, both benthic and planktonic organisms showed a future poleward shift in suitable habitat. At a pan-Arctic scale, all organisms showed suitable habitat gains under future conditions. However, at the global scale, habitat loss was predicted in more tropical regions for some taxa, particularly most planktonic species. Results from the present study can help prioritize management efforts in the face of climate change in the Arctic marine ecosystem. Moreover, this particular approach provides information to identify present and future high-risk areas for AIS in response to global warming.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,620

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,225 · 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'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

Citations66
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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