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Enregistrement W3196595286 · doi:10.3389/fmars.2021.671497

Integrated Assessment of Ocean Acidification Risks to Pteropods in the Northern High Latitudes: Regional Comparison of Exposure, Sensitivity and Adaptive Capacity

2021· article· en· W3196595286 sur OpenAlexaff
Nina Bednaršek, Kerry-Ann Naish, Richard A. Feely, Claudine Hauri, Katsunori Kimoto, Albert J. Hermann, Christine Michel, Andrea Niemi, Darren Pilcher

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Marine Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOcean Acidification Effects and Responses
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesGlobal Ocean Monitoring and Observing ProgramNorth Pacific Research BoardNational Oceanic and Atmospheric AdministrationNational Science Foundation
Mots-clésOcean acidificationPelagic zoneOceanographyOcean gyreAragoniteMesopelagic zoneBenthic zoneCoralEnvironmental scienceEcologyBiologyClimate changeGeologyCarbonateChemistrySubtropics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Exposure to the impact of ocean acidification (OA) is increasing in high-latitudinal productive habitats. Pelagic calcifying snails (pteropods), a significant component of the diet of economically important fish, are found in high abundance in these regions. Pteropods have thin shells that readily dissolve at low aragonite saturation state (Ωar), making them susceptible to OA. Here, we conducted a first integrated risk assessment for pteropods in the Eastern Pacific subpolar gyre, the Gulf of Alaska (GoA), Bering Sea, and Amundsen Gulf. We determined the risk for pteropod populations by integrating measures of OA exposure, biological sensitivity, and resilience. Exposure was based on physical-chemical hydrographic observations and regional biogeochemical model outputs, delineating seasonal and decadal changes in carbonate chemistry conditions. Biological sensitivity was based on pteropod morphometrics and shell-building processes, including shell dissolution, density and thickness. Resilience and adaptive capacity were based on species diversity and spatial connectivity, derived from the particle tracking modeling. Extensive shell dissolution was found in the central and western part of the subpolar gyre, parts of the Bering Sea, and Amundsen Gulf. We identified two distinct morphotypes:L. helicina helicinaandL. helicina pacifica, with high-spired and flatter shells, respectively. Despite the presence of different morphotypes, genetic analyses based on mitochondrial haplotypes identified a single species, without differentiation between the morphological forms, coinciding with evidence of widespread spatial connectivity. We found that shell morphometric characteristics depends on omega saturation state (Ωar); under Ωardecline, pteropods build flatter and thicker shells, which is indicative of a certain level of phenotypic plasticity. An integrated risk evaluation based on multiple approaches assumes a high risk for pteropod population persistence with intensification of OA in the high latitude eastern North Pacific because of their known vulnerability, along with limited evidence of species diversity despite their connectivity and our current lack of sufficient knowledge of their adaptive capacity. Such a comprehensive understanding would permit improved prediction of ecosystem change relevant to effective fisheries resource management, as well as a more robust foundation for monitoring ecosystem health and investigating OA impacts in high-latitudinal habitats.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,248 · 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

Citations58
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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