Trends in Area of Occurrence and Biomass of Fish and Macroinvertebrates on the Northeast U.S. Shelf Ecosystem
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Climate change can affect the habitat of marine species and hence their persistence and adaptation. Trends in area of occurrence and population biomass were examined for 177 fish and macroinvertebrates resident to the Northeast U.S. Continental Shelf ecosystem. Samples of these organisms were taken during a time series of research bottom trawl surveys conducted in the spring and autumn 1976–2019. The occurrence area of each taxon was modeled as the distribution of occurrence probability based on a random forest presence/absence classification model. Following, a population biomass of each taxon was modeled as a minimum swept area estimate, where the ecosystem was stratified biannually based on each taxon's spatial distribution. In both seasons, the sum of occurrence area and biomass across all modeled species increased over the study period. The summation of biomass is problematic since catchability is not known for most species; more importantly, most time series of individual species biomass trended higher. We found that the ratio of biomass to occurrence area, intended as a measure of productivity, showed no change in the autumn and had a weak increasing trend in spring. For the majority of taxa, the rate of change in biomass tracked changes in occurrence area (either positive or negative), but there were cases where the direction of change in biomass was opposite to the direction of change in occurrence area. Thermal conditions in surface waters appear to be a more important driver of occurrence area and biomass change than the change in thermal conditions near the bottom. These findings provide critical insights into the expected changes in ecosystem productivity transpiring with climate change.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».