How ocean warming and acidification affect the life cycle of six worldwide commercialised sea urchin species: A review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Ongoing global changes are expected to affect the worldwide production of many fisheries and aquaculture systems. Because invertebrates represent a relevant industry, it is crucial to anticipate challenges that are resulting from the current environmental alterations. In this review, we rely on the estimated physiological limits of six commercialised species of sea urchins ( Loxechinus albus , Mesocentrotus franciscanus , Paracentrotus lividus, Strongylocentrotus droebachiensis , Strongylocentrotus intermedius and Strongylocentrotus purpuratus ) to define the vulnerability (or resilience) of their populations facing ocean warming and acidification (OW&A). Considering that coastal systems do not change uniformly and that the populations’ response to stressors varies depending on their origin, we investigate the effects of OW&A by including studies that estimate future environmental mutations within their distribution areas. Cross‐referencing 79 studies, we find that several sea urchin populations are potentially vulnerable to the predicted OW&A as environmental conditions in certain regions are expected to shift beyond their estimated physiological limit of tolerance. Specifically, while upper thermal thresholds seem to be respected for L. albus along the SW American coast, M. franciscanus and S. purpuratus southern populations appear to be vulnerable in NW America. Moreover, as a result of the strong warming expected in the Arctic and sub‐Arctic regions, the local productivity of S. droebachiensis is also potentially largely affected. Finally, populations of S. intermedius and P. lividus found in northern Japan and eastern Mediterranean respectively, are supposed to decline due to large environmental changes brought about by OW&A. This review highlights the status and the potential of local adaptation of a number of sea urchin populations in response to changing environmental conditions, revealing possible future challenges for various local fishing industries.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».