Limited recovery following a massive seagrass decline in subarctic eastern Canada
Notice bibliographique
Résumé
Over the last few decades, there has been an increasing recognition for seagrasses' contribution to the functioning of nearshore ecosystems and climate change mitigation. Nevertheless, seagrass ecosystems have been deteriorating globally at an accelerating rate during recent decades. In 2017, research into the condition of eelgrass (Zostera marina) along the eastern coast of James Bay, Canada, was initiated in response to reports of eelgrass decline by the Cree First Nations of Eeyou Istchee. As part of this research, we compiled and analyzed two decades of eelgrass cover data and three decades of eelgrass monitoring data (biomass and density) to detect changes and assess possible environmental drivers. We detected a major decline in eelgrass condition between 1995 and 1999, which encompassed the entire east coast of James Bay. Surveys conducted in 2019 and 2020 indicated limited changes post-decline, for example, low eelgrass cover (<25%), low aboveground biomass, smaller shoots than before 1995, and marginally low densities persisted at most sites. Overall, the synthesized datasets show a 40% loss of eelgrass meadows with >50% cover in eastern James Bay since 1995, representing the largest scale eelgrass decline documented in eastern Canada since the massive die-off event that occurred in the 1930s along the North Atlantic coast. Using biomass data collected since 1982, but geographically limited to the sector of the coast near the regulated La Grande River, generalized additive modeling revealed eelgrass meadows are affected by local sea surface temperature, early ice breakup, and higher summer freshwater discharge. Our results caution against assuming subarctic seagrass ecosystems have avoided recent global declines or will benefit from ongoing climate warming.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».