Biological sensitivities to high‐resolution climate change projections in the California current marine ecosystem
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The California Current Marine Ecosystem is a highly productive system that exhibits strong natural variability and vulnerability to anthropogenic climate trends. Relating projections of ocean change to biological sensitivities requires detailed synthesis of experimental results. Here, we combine measured biological sensitivities with high‐resolution climate projections of key variables (temperature, oxygen, and p CO 2 ) to identify the direction, magnitude, and spatial distribution of organism‐scale vulnerabilities to multiple axes of projected ocean change. Among 12 selected species of cultural and economic importance, we find that all are sensitive to projected changes in ocean conditions through responses that affect individual performance or population processes. Response indices were largest in the northern region and inner shelf. While performance traits generally increased with projected changes, fitness traits generally decreased, indicating that concurrent stresses can lead to fitness loss. For two species, combining sensitivities to temperature and oxygen changes through the Metabolic Index shows how aerobic habitat availability could be compressed under future conditions. Our results suggest substantial and specific ecological susceptibility in the next 80 years, including potential regional loss of canopy‐forming kelp, changes in nearshore food webs caused by declining rates of survival among red urchins, Dungeness crab, and razor clams, and loss of aerobic habitat for anchovy and pink shrimp. We also highlight fillable gaps in knowledge, including specific physiological responses to stressors, variation in responses across life stages, and responses to multistressor combinations. These findings strengthen the case for filling information gaps with experiments focused on fitness‐related responses and those that can be used to parameterize integrative physiological models, and suggest that the CCME is susceptible to substantial changes to ecosystem structure and function within this century.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».