Influence of offshore oil and gas structures on seascape ecological connectivity
Notice bibliographique
Résumé
Offshore platforms, subsea pipelines, wells and related fixed structures supporting the oil and gas (O&G) industry are prevalent in oceans across the globe, with many approaching the end of their operational life and requiring decommissioning. Although structures can possess high ecological diversity and productivity, information on how they interact with broader ecological processes remains unclear. Here, we review the current state of knowledge on the role of O&G infrastructure in maintaining, altering or enhancing ecological connectivity with natural marine habitats. There is a paucity of studies on the subject with only 33 papers specifically targeting connectivity and O&G structures, although other studies provide important related information. Evidence for O&G structures facilitating vertical and horizontal seascape connectivity exists for larvae and mobile adult invertebrates, fish and megafauna; including threatened and commercially important species. The degree to which these structures represent a beneficial or detrimental net impact remains unclear, is complex and ultimately needs more research to determine the extent to which natural connectivity networks are conserved, enhanced or disrupted. We discuss the potential impacts of different decommissioning approaches on seascape connectivity and identify, through expert elicitation, critical knowledge gaps that, if addressed, may further inform decision making for the life cycle of O&G infrastructure, with relevance for other industries (e.g. renewables). The most highly ranked critical knowledge gap was a need to understand how O&G structures modify and influence the movement patterns of mobile species and dispersal stages of sessile marine species. Understanding how different decommissioning options affect species survival and movement was also highly ranked, as was understanding the extent to which O&G structures contribute to extending species distributions by providing rest stops, foraging habitat, and stepping stones. These questions could be addressed with further dedicated studies of animal movement in relation to structures using telemetry, molecular techniques and movement models. Our review and these priority questions provide a roadmap for advancing research needed to support evidence-based decision making for decommissioning O&G infrastructure.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».