Predictive modelling of kelp (Laminariales) forest habitat around Haida Gwaii anticipating the return of sea otters (Enhydra lutris)
Notice bibliographique
Résumé
Kelp (Laminariales), sea urchins (Mesocentrotus franciscanus and Strongylocentrotus spp.) and sea otters (Enhydra lutris) are key components of an ecological paradigm in which kelp forests depend on sea otters as a keystone predator. Sea otters perpetuate trophic cascades \nwhere their predation of herbivorous sea urchins controls urchin grazing pressure on kelp in order to maintain abundant kelp forests. During the maritime fur trade, sea otters were extirpated from most of their geographic range, including Haida Gwaii, by the mid-1800s. The loss of sea otters released their macroinvertebrate prey, including sea urchins, from high predation pressure. Subsequently, urchins overgrazed kelp and created kelp-devoid areas known as urchin barrens. The re-introduction of sea otters to British Columbia (BC) and their eventual recovery to their historic range will again cause dramatic changesin kelp forest \ndistribution and growth. To understand the implications of sea otter return and recovery on the kelp forests of Haida Gwaii in BC, Canada, I created bottom-up, geographic models of potential kelp and urchin barrens habitat to predict the distribution of future kelp growth and \nindicate the spatial extent of kelp forests restored through trophic cascades. All input data were provided by secondary sources and overlaid to map areas with a combination of abiotic conditions that potentially support kelp and sea urchins. I found that potential ecosystem \nshifts from urchin barrens to kelp forests were expected to occur over 92,824 ha of temperate rocky reef and stable mixed substrates. This represents 80% of the total potential kelp forest habitat that shows the total area of suitable habitat for kelp forest growth. The remaining \n20% represents areas of potential kelp forest habitat unimpacted by urchin barrens. The applicability of results to marine management included detailed mapping of areas with predicted changes in kelp forests growth. Relative difference between potential existing kelp \ngrowth and potential increases in kelp growth informs marine spatial planning as a tool for managing vulnerable ecosystems, ecosystem services, and conflicting uses. Kelp management issues for Haida Gwaii include future kelp forest increases that promote and conserve ecosystem services, biodiversity, while building resilience against threats from \nherbivory, climate change, ocean acidification, introduced species and oil spills. Potential habitat mapping can foster improved marine spatial planning within an ecosystem-based management approach that identifies and manages for trade-offs from shifting ecosystems.
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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 ».