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Enregistrement W4293066487 · doi:10.1139/facets-2021-0197

Long-term ocean and resource dynamics in a hotspot of climate change

2022· article· en· W4293066487 sur OpenAlexafffundvenue
Heike K. Lotze, Stefanie Mellon, Jonathan Coyne, Matthew Betts, Meghan Burchell, Katja Fennel, Marisa Dusseault, Susanna Fuller, Eric D. Galbraith, Lina Garcia Suarez, Laura de Gelleke, Nina Golombek, Brianne Kelly, Sarah D. Kuehn, Eric C. J. Oliver, Megan MacKinnon, Wendy Muraoka, Ian T.G. Predham, Krysten Rutherford, Nancy L. Shackell, Owen A. Sherwood, Elizabeth C Sibert, Markus Kienast

Notice bibliographique

RevueFACETS · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensFisheries and Oceans CanadaWorld Wildlife Fund CanadaMcGill UniversityMemorial University of NewfoundlandDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaOcean Frontier Institute
Mots-clésClimate changeEcosystemEnvironmental changeMarine conservationMarine ecosystemEcosystem managementEcosystem servicesEnvironmental resource managementGeographyEnvironmental scienceOceanographyEcologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The abundance, distribution, and size of marine species are linked to temperature and nutrient regimes and are profoundly affected by humans through exploitation and climate change. Yet little is known about long-term historical links between ocean environmental changes and resource abundance to provide context for current and potential future trends and inform conservation and management. We synthesize >4000 years of climate and marine ecosystem dynamics in a Northwest Atlantic region currently undergoing rapid changes, the Gulf of Maine and Scotian Shelf. This period spans the late Holocene cooling and recent warming and includes both Indigenous and European influence. We compare environmental records from instrumental, sedimentary, coral, and mollusk archives with ecological records from fossils, archaeological, historical, and modern data, and integrate future model projections of environmental and ecosystem changes. This multidisciplinary synthesis provides insight into multiple reference points and shifting baselines of environmental and ecosystem conditions, and projects a near-future departure from natural climate variability in 2028 for the Scotian Shelf and 2034 for the Gulf of Maine. Our work helps advancing integrative end-to-end modeling to improve the predictive capacity of ecosystem forecasts with climate change. Our results can be used to adjust marine conservation strategies and network planning and adapt ecosystem-based management with climate 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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,119

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,232 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations36
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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