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Enregistrement W3194626089 · doi:10.1002/fsh.10668

Climate Change Effects on North American Fish and Fisheries to Inform Adaptation Strategies

2021· article· en· W3194626089 sur OpenAlexaff
Craig P. Paukert, Julian D. Olden, Abigail J. Lynch, David D. Breshears, R. Christopher Chambers, Cindy Chu, Margaret Daly, Kimberly L. Dibble, Jeff Falke, Dan Issak, Peter C. Jacobson, Olaf P. Jensen, Daphne Munroe

Notice bibliographique

RevueFisheries · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesU.S. Geological SurveyU.S. Fish and Wildlife ServiceUniversity of Missouri
Mots-clésFisheryAdaptation (eye)Fish <Actinopterygii>Climate changeGeographyEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Climate change is a global persistent threat to fish and fish habitats throughout North America. Climate-induced modification of environmental regimes, including changes in streamflow, water temperature, salinity, storm surges, and habitat connectivity can change fish physiology, disrupt spawning cues, cause fish extinctions and invasions, and alter fish community structure. Reducing greenhouse emissions remains the primary mechanism to slow the pace of climate change, but local and regional management agencies and stakeholders have developed an arsenal of adaptation strategies to help partially mitigate the effects of climate change on fish. We summarize common stressors posed by climate change in North America, including (1) increased water temperature, (2) changes in precipitation, (3) sea level rise, and (4) ocean acidification, and present potential adaptation strategies that fishery professionals may apply to help vulnerable fish and fisheries cope with a changing climate. Although our adaptation strategies are primarily from North America, they have broader geographic applicability to fish and aquatic biota in other jurisdictions. These strategies provide opportunities for managers to mitigate the effects of climate change on fish and fish habitat while needed global policies to reduce greenhouse gas emissions emerge, which may offer more lasting solutions.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,924
Score d'incertitude au seuil0,150

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,201 · 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'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

Citations48
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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