Temperature and food chain length, but not latitude, explain region-specific kelp forest responses to an unprecedented heatwave
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Kelp forests are among the most abundant coastal marine habitats but are vulnerable to the impacts of climate change. Between 2014 and 2016, an unprecedented heatwave and associated changes in trophic dynamics threatened kelp forests across the Northeast Pacific, with impacts documented from Mexico to Alaska. However, responses have varied substantially and remain poorly characterized across large stretches of coast, especially British Columbia (B.C.), which represents a significant percentage of the range of floating kelp species in the Northeast Pacific. Here, we explore variation in floating kelp ( Macrocystis, Nereocystis ) persistence pre- and post-heatwave across a >675 km latitudinal gradient, asking whether B.C. kelp forests are of conservation concern. We assembled and analyzed available quantitative kelp data, comparing snapshots of kelp extent before (1994 – 2007) and after (2018 – 2021) the heatwave in 11 regions spanning a range of temperature and sea otter-occupancy statuses, and contextualizing these with time series analyses, where available (n = 7 regions). We provide strong evidence that kelp forests have declined in many regions but with evidence of refugia at both local and regional scales. Kelp forest persistence was negatively correlated with summer sea temperatures in southern B.C., where temperatures varied by ~6°C across sites, at times exceeding species’ thermal tolerances. Kelp dynamics in northern regions appeared instead to be modulated by top-down control by urchins and sea otters. Our results demonstrate that B.C.’s kelp forest have been substantially reduced in recent years but that regional and local-scale factors influence the resilience of forests to large-scale perturbations.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».