Disentangling tropicalization and deborealization in marine ecosystems under climate change
Notice bibliographique
Résumé
As climate change accelerates, species are shifting poleward and subtropical and tropical species are colonizing temperate environments. 1–3 A popular approach for characterizing such responses is the community temperature index (CTI), which tracks the mean thermal affinity of a community. Studies in marine, 4 freshwater, 5 and terrestrial 6 ecosystems have documented increasing CTI under global warming. However, most studies have only linked increasing CTI to increases in warm-affinity species. Here, using long-term monitoring of marine fishes across the Northern Hemisphere, we decomposed CTI changes into four underlying processes—tropicalization (increasing warm-affinity), deborealization (decreasing cold-affinity), borealization (increasing cold-affinity), and detropicalization (decreasing warm-affinity)—for which we examined spatial variability and drivers. CTI closely tracked changes in sea surface temperature, increasing in 72% of locations. However, 31% of these increases were primarily due to decreases in cold-affinity species, i.e., deborealization. Thus, increases in warm-affinity species were prevalent, but not ubiquitous. Tropicalization was stronger in areas that were initially warmer, experienced greater warming, or were deeper, while deborealization was stronger in areas that were closer to human population centers or that had higher community thermal diversity. When CTI (and temperature) increased, species that decreased were more likely to be living closer to their upper thermal limits or to be commercially fished. Additionally, warm-affinity species that increased had smaller body sizes than those that decreased. Our results show that CTI changes arise from a variety of underlying community responses that are linked to environmental conditions, human impacts, community structure, and species characteristics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».