Ocean Futures for the World’s Largest Yellowfin Tuna Population Under the Combined Effects of Ocean Warming and Acidification
Notice bibliographique
Résumé
The impacts of climate change are expected to have profound effects on the fisheries of the Pacific Ocean, including its tuna fisheries, the largest globally. This study examined the combined effects of climate change on the yellowfin tuna population using the ecosystem model SEAPODYM. Yellowfin tuna fisheries in the Pacific contribute significantly to the economies and food security of Pacific Island Countries and Territories and Oceania. We use an ensemble of earth climate models to project yellowfin populations under a high greenhouse gas emissions (IPCC RCP8.5) scenario, which includes, the combined effects of a warming ocean, increasing acidification and changing ocean chemistry. Our results suggest that the acidification impact will be smaller in comparison to the ocean warming impact, even in the most extreme ensemble member scenario explored, but will have additional influences on yellowfin tuna population dynamics. An eastward shift in the distribution of yellowfin tuna was observed in the projections in the model ensemble in the absence of explicitly accounting for changes in acidification. The extent of this shift did not substantially differ when the three-acidification induced larval mortality scenarios were included in the ensemble; however, acidification was projected to weaken the magnitude of the increase in abundance in the eastern Pacific. Together with intensive fishing, these potential changes are likely to challenge the global fishing industry as well as the economies and food systems of many small Pacific Island Countries and Territories. The modelling framework applied in this study provides a tool for evaluating such effects and informing policy development.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».