Comment on egusphere-2022-1364
Notice bibliographique
Résumé
<strong class="journal-contentHeaderColor">Abstract.</strong> Ocean temperature and dissolved oxygen shape marine habitats in interplay with species’ physiological characteristics. Therefore, the observed and projected warming and deoxygenation in the 21st century of the world’s oceans may strongly affect species’ habitats. Here, we implement an extended version of the Aerobic Growth Index (AGI), which quantifies whether a viable population of a species can be sustained in a particular location. We assess the impact of projected deoxygenation and warming on the contemporary habitat of 47 representative marine species covering the epipelagic, mesopelagic/bathypelagic, and demersal realms. AGI is calculated for these species for the historical period and into the 21st century using bias-corrected environmental data from six comprehensive Earth System Models. While habitat viability decreases nearly everywhere with global warming, impact of this decrease is strongly species-dependent. Most species lose less than 5 % of their contemporary habitat volume over the 21st century even at 3 °C of global warming relative to preindustrial, although some individual species are projected to incur losses 2–3 times greater than that. We find that the contemporary spatiotemporal variability of O<sub>2</sub> and temperature (and hence AGI) provides a quantifiable measure of a species’ vulnerability to change. Species’ vulnerability is the most important indicator for large (>5 %) potential habitat losses – not relative or absolute changes in habitat viability (i.e., AGI<sup>rel</sup> or ΔAGI), temperature or O<sub>2</sub>. Loss of contemporary habitat is for most epipelagic species driven by warming of ocean water and is therefore expanded with increased levels of global warming. In the mesopelagic/bathypelagic and demersal realms habitat loss is also affected by <em>p</em>O<sub>2</sub> decrease for some species. Our analysis is constrained by the uncertainties involved in species-specific critical thresholds, which we quantify, by data limitations on 3D species distributions as well as by high uncertainty in model O<sub>2</sub> projections in equatorial regions. Focus on these topics in future research will strengthen our confidence in assessing climate-change driven losses of contemporary habitat across the global oceans.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,065 | 0,024 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».