Applying ensemble ecosystem model projections to future-proof marine conservation planning in the Northwest Atlantic Ocean
Notice bibliographique
Résumé
Climate change is altering marine ecosystems across the globe and is projected to do so for centuries to come. Marine conservation agencies can use short- and long-term projections of species-specific or ecosystem-level climate responses to inform marine conservation planning. Yet, integration of climate change adaptation, mitigation, and resilience into marine conservation planning is limited. We analysed future trajectories of climate change impacts on total consumer biomass and six key physical and biogeochemical drivers across the Northwest Atlantic Ocean to evaluate the consequences for Marine Protected Areas (MPAs) and Other Effective area-based Conservation Measures (OECMs) in Atlantic Canada. We identified climate change hotspots and refugia, where the environmental drivers are projected to change most or remain close to their current state, respectively, by mid- and end-century. We used standardized outputs from the Fisheries and Marine Ecosystem Model Intercomparison Project and the 6th Coupled Model Intercomparison Project. Our analysis revealed that, currently, no existing marine conservation areas in Atlantic Canada overlap with identified climate refugia. Most (75%) established MPAs and more than one-third (39%) of the established OECMs lie within cumulative climate hotspots. Our results provide important long-term context for adaptation and future-proofing spatial marine conservation planning in Canada and the Northwest Atlantic region.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 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 ».