Extreme event impacts on terrestrial and freshwater biota in the arctic: A synthesis of knowledge and opportunities
Notice bibliographique
Résumé
Extreme weather events are increasing in frequency and intensity across the Arctic, one of the planet’s most rapidly warming regions. Studies from southern latitudes have revealed that the ecological impacts of extreme events on living organisms can be severe and long-lasting, yet data and evidence from within the terrestrial Arctic biome appear underrepresented. By synthesizing a total of 48 research articles, published over the past 25 years, we highlight the occurrence of a wide variety of extreme events throughout the Arctic, with multiple and divergent impacts on local biota. Extreme event impacts were quantified using a myriad of approaches ranging from circumpolar modelling to fine-scale experimental studies. We also identified a research bias towards the quantification of impacts related to a few extreme event types in the same geographic location (e.g. rain-on-snow events in Svalbard). Moreover, research investigating extreme event impacts on the ecology of arthropods and especially freshwater biota were scant, highlighting important knowledge gaps. While current data allow for hypotheses development, many uncertainties about the long-term consequences of extreme events to Arctic ecosystems remain. To advance extreme event research in the terrestrial Arctic biome, we suggest that future studies i) objectively define what is extreme in terms of events and ecological impacts using long-term monitoring data, ii) move beyond single-impact studies and single spatial scales of observation by taking advantage of pan-Arctic science-based monitoring networks and iii) consider predictive and mechanistic modelling to estimate ecosystem-level impacts and recovery.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».