A Selected Review of Impacts of Ocean Deoxygenation on Fish and Fisheries
Notice bibliographique
Résumé
Oxygen is crucial for the survival of marine species. Yet, the ocean has experienced a loss of approximately 2% of its oxygen inventory since the last century, resulting in adverse impacts on marine life and ecosystems. In particular, changes in the gap between the supply and demand for dissolved oxygen lead to physiological and ecological variations, which cause alterations in habitats and food webs for fish and ecosystem services. These changes vary over time and by region, and the heterogeneous characteristics of marine species bring about non-linear consequences to human society. Despite this, identifying the potential ripple effects of deoxygenation on human society is challenging due to the integrated impacts of other stressors, such as global warming and ocean acidification, and their varying changes depending on environmental conditions and regions, such as upwelling and eutrophication. Therefore, we conducted a literature review on ocean deoxygenation and its effects on fish dynamics and the ecosystem, with a focus on the environmental and societal impact, to present crucial considerations and pathways for future research on ocean deoxygenation. We found that quantitative approaches are necessary to assess the dynamic changes under deoxygenation, and the consequent effects on marine ecosystems should be verified to exploit the natural resources from the ocean. One of the most reliable approaches to quantifying the ripple impacts of deoxygenation is to model spatial and temporal changes with other climate stressors, forming a global network encompassing socio-economic and regional effects of this global change to facilitate and improve capabilities to address the impacts of ocean deoxygenation.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 ».