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Enregistrement W3207869012 · doi:10.1111/fwb.13831

Arctic freshwater biodiversity: Establishing baselines, trends, and drivers of ecological change

2021· article· en· W3207869012 sur OpenAlexafffund
Joseph M. Culp, Willem Goedkoop, Tom Christensen, Kirsten Christoffersen, Е. Б. Фефилова, Petri Liljaniemi, Anna А. Novichkova, Jón S. Ólafsson, Steinar Sandøy, Christian E. Zimmerman, Jennifer Lento

Notice bibliographique

RevueFreshwater Biology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and biodiversity studies
Établissements canadiensUniversity of New BrunswickWilfrid Laurier UniversityEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesRussian Academy of SciencesEnvironment CanadaU.S. Geological SurveyNaturvårdsverket
Mots-clésBiodiversityArcticEcologyGeographyClimate changeThe arcticEnvironmental scienceEnvironmental resource managementOceanographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Climate change is predicted to have dramatic effects on Arctic freshwater ecosystems through changes to the abiotic template that are expected to influence biodiversity. Changes are already ongoing in Arctic systems, but there is a lack of coordinated monitoring of Arctic freshwaters that hinders our ability to assess changes in biodiversity. To address the need for coordinated monitoring on a circumpolar scale, the Arctic Council working group, Conservation of Arctic Flora and Fauna, established the Circumpolar Biodiversity Monitoring Program, which is an adaptive monitoring program for the Arctic centred around four ecosystem themes (i.e., Freshwater, Terrestrial, Coastal, Marine). The freshwater theme developed a monitoring plan for Arctic freshwater biodiversity and recently completed the first assessment of status and trends in Arctic freshwater biodiversity. Circumpolar Biodiversity Monitoring Program–Freshwater has compiled and analysed a database of Arctic freshwater monitoring data to form the first report of the state of circumpolar Arctic freshwater biodiversity. This special issue presents the scientific analyses that underlie the Circumpolar Biodiversity Monitoring Program–Freshwater report and provides analyses of spatial and temporal diversity patterns and the multiple‐stressor scenarios that act on the biological assemblages and biogeochemistry of Arctic lakes and rivers. This special issue includes regional patterns for selected groups of organisms in Arctic rivers and lakes of northern Europe, Russia, and North America. Circumpolar assessments for benthic diatoms, macrophytes, plankton, benthic macroinvertebrates, and fish demonstrate how climate change and associated environmental drivers affect freshwater biodiversity. Also included are papers on spatial and temporal trends in water chemistry across the circumpolar region, and a systematic review of documented Indigenous Knowledge that demonstrates its potential to support assessment and conservation of Arctic freshwaters. This special issue includes the first circumpolar assessment of trends in Arctic freshwater biodiversity and provides important baseline information for future assessments and studies. It represents the largest compilation and assessment of Arctic freshwater biodiversity data to date and strives to provide a holistic view of ongoing change in these ecosystems to support future monitoring efforts. By identifying gaps in monitoring data across the circumpolar region, as well as identifying best practices for monitoring and assessment, this special issue presents an important resource for researchers, policy makers, and Indigenous and local communities that can support future assessments of ecosystem 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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,170
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,193 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations28
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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