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Enregistrement W4318769375 · doi:10.1139/er-2022-0101

Arctic marine ecosystems face increasing climate stress

2023· article· en· W4318769375 sur OpenAlexafffundvenue
Jiban Chandra Deb, Sarah A. Bailey

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Reviews · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaTransport Canada
Mots-clésMarine ecosystemArcticClimate changeEcosystemEcologyBiotaMarine protected areaPlanktonZooplanktonBiodiversityArctic ecologyMarine conservationBiomeGlobal warmingCircumpolar starEnvironmental scienceOceanographyBiologyHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Arctic warming is occurring at a much faster rate than in other parts of the globe, with potentially devastating consequences for the diverse array of species within ecologically and biologically sensitive areas in the Arctic marine region. However, climate change research in this region is sparse compared to other biomes, hindering conservation efforts. In this article, we review and synthesize the available literature to understand the observed and potential impacts of climate change on different species and ecosystems in the Arctic marine region. We reviewed 253 articles reporting changes in species and ecosystems in the Arctic marine region in response to climate change (225 studies documenting observed impacts and 28 reporting predicted impacts). The review revealed that most research effort has been concentrated in only a subset of Arctic Large Marine Ecosystems (LMEs) (5/18 LMEs), with the majority of Arctic LMEs being poorly studied. The majority of the reviewed papers focused on marine mammals (19%) followed by microalgae (17%). A number of studies documented variability in planktonic communities (microalgae, macroalgae, zooplankton), resulting in alteration in ecosystem structure and function. Reproductive failure, decline in populations, and changes in diet composition, behavior, and breeding biology were reported for sea birds and mammals. Further, shifts in spatial distribution of fishes were observed by several studies. This review provides persuasive evidence that multiple climate change indices in the Arctic region are changing, with impacts on almost all components of marine biotic ecosystems (from plankton to top predators). We identify a number of gaps (such as limited inventory of biota, robustness of data supporting climate change indices on an Arctic Ocean scale, and climate suitability assessment for all species) in climate change research in Arctic marine ecosystems where future studies can help to quantify the impacts of climate change on species and ecosystems and advance understanding for their adaptive management.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,227 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations31
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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