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Enregistrement W3049067255 · doi:10.3389/fmars.2020.567877

Advancing Global Ecological Modeling Capabilities to Simulate Future Trajectories of Change in Marine Ecosystems

2020· article· en· W3049067255 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Marine Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaDalhousie UniversityCanmore Museum and Geoscience Centre
Organismes subventionnairesConsejo Superior de Investigaciones CientíficasNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaJarislowsky FoundationBundesministerium für Bildung und ForschungEuropean Commission
Mots-clésEnvironmental scienceMarine ecosystemEcosystemEcosystem modelEnvironmental resource managementEcologyOceanographyGeologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Considerable effort is being deployed to predict the impacts of climate change and anthropogenic activities on the ocean’s biophysical environment, biodiversity, and natural resources to better understand how marine ecosystems and provided services to humans are likely to change and explore alternative pathways and options. We present an updated version of EcoOcean (v2), a spatial-temporal ecosystem modelling complex of the global ocean that spans food-web dynamics from primary producers to top predators. Advancements include an enhanced ability to reproduce spatial-temporal ecosystem dynamics by linking species productivity, distributions, and trophic interactions to the impacts of climate change and worldwide fisheries. The updated modelling platform is used to simulate past and future scenarios of change, where we quantify the impacts of alternative configurations of the ecological model, responses to climate-change scenarios, and the additional impacts of fishing. Climate-change scenarios are obtained from two Earth-System Models (ESMs, GFDL-ESM2M and IPSL-CMA5-LR) and two contrasting emission pathways (RCPs 2.6 and 8.5) for historical (1950-2005) and future (2006-2100) periods. Standardized ecological indicators and biomasses of selected species groups are used to compare simulations. Results show how future ecological trajectories are sensitive to alternative configurations of EcoOcean, and yield moderate differences when looking at ecological indicators and larger differences for biomasses of species groups. Ecological trajectories are also sensitive to environmental drivers from alternative ESM outputs and RCPs, and show spatial variability and more severe changes when IPSL and RCP 8.5 are used. Under a non-fishing configuration, larger organisms show decreasing trends, while smaller organisms show mixed or increasing results. Fishing intensifies the negative effects predicted by climate change, again stronger under IPSL and RCP 8.5, which results in stronger biomass declines for species already losing under climate change, or dampened positive impacts for those increasing. Several species groups that win under climate change become losers under combined impacts, while only a few (small benthopelagic fish and cephalopods) species are projected to show positive biomass changes under cumulative impacts. EcoOcean v2 can contribute to the quantification of cumulative impact assessments of multiple stressors and of plausible ocean-based solutions to prevent, mitigate and adapt to global change.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,501
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,002
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,241 · 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