MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4223482312 · doi:10.1111/gcb.16168

Resilient biotic response to long‐term climate change in the Adriatic Sea

2022· article· en· W4223482312 sur OpenAlexfundno aff
Daniele Scarponi, Rafał Nawrot, Michele Azzarone, Claudio Pellegrini, Fabiano Gamberi, Fabio Trincardi, Michał Kowalewski

Notice bibliographique

RevueGlobal Change Biology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine Biology and Ecology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSmithsonian Tropical Research InstituteDalhousie UniversitySmithsonian Institution
Mots-clésClimate changeTerm (time)Abiotic componentEnvironmental scienceEcologyOceanographyGeographyGeologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Preserving adaptive capacities of coastal ecosystems, which are currently facing the ongoing climate warming and a multitude of other anthropogenic impacts, requires an understanding of long-term biotic dynamics in the context of major environmental shifts prior to human disturbances. We quantified responses of nearshore mollusk assemblages to long-term climate and sea-level changes using 223 samples (~71,300 specimens) retrieved from latest Quaternary sediment cores of the Adriatic coastal systems. These cores provide a rare chance to study coastal systems that existed during glacial lowstands. The fossil mollusk record indicates that nearshore assemblages of the penultimate interglacial (Late Pleistocene) shifted in their faunal composition during the subsequent ice age, and then reassembled again with the return of interglacial climate in the Holocene. These shifts point to a climate-driven habitat filtering modulated by dispersal processes. The resilient, rather than persistent or stochastic, response of the mollusk assemblages to long-term environmental changes over at least 125 thousand years highlights the historically unprecedented nature of the ongoing anthropogenic stressors (e.g., pollution, eutrophication, bottom trawling, and invasive species) that are currently shifting coastal regions into novel system states far outside the range of natural variability archived in the fossil record.

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)0,002
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,257 · 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

Citations46
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGlobal Change BiologyMême sujetMarine Biology and Ecology ResearchTravaux en français237 207