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Enregistrement W4308144254 · doi:10.1098/rspb.2022.0375

Recovery of carbon benefits by overharvested baleen whale populations is threatened by climate change

2022· article· en· W4308144254 sur OpenAlexaff
Anaëlle Durfort, Gaël Mariani, Vivitskaia Tulloch, Matthew S. Savoca, Marc Troussellier, David Mouillot

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Royal Society B Biological Sciences · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWhalingWhaleBaleenClimate changeEnvironmental scienceRight whaleFisheryEcologyEcosystemAbundance (ecology)Carbon sequestrationOceanographyBiologyCarbon dioxideGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite the importance of marine megafauna on ecosystem functioning, their contribution to the oceanic carbon cycle is still poorly known. Here, we explored the role of baleen whales in the biological carbon pump across the southern hemisphere based on the historical and forecasted abundance of five baleen whale species. We modelled whale-mediated carbon sequestration through the sinking of their carcasses after natural death. We provide the first temporal dynamics of this carbon pump from 1890 to 2100, considering both the effects of exploitation and climate change on whale populations. We reveal that at their pre-exploitation abundance, the five species of southern whales could sequester 4.0 × 10 5 tonnes of carbon per year (tC yr −1 ). This estimate dropped to 0.6 × 10 5 tC yr −1 by 1972 following commercial whaling. However, with the projected restoration of whale populations under a RCP8.5 climate scenario, the sequestration would reach 1.7 × 10 5 tC yr −1 by 2100, while without climate change, recovered whale populations could sequester nearly twice as much (3.2 × 10 5 tC yr −1 ) by 2100. This highlights the persistence of whaling damages on whale populations and associated services as well as the predicted harmful impacts of climate change on whale ecosystem services.

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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,037

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,185 · 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

Citations22
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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