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Enregistrement W4387504280 · doi:10.1371/journal.pclm.0000294

Sub-Arctic no more: Short- and long-term global-scale prospects for snow crab (Chionoecetes opilio) under global warming

2023· article· en· W4387504280 sur OpenAlexaff
Darrell Mullowney, Krista D. Baker, Cody Szuwalski, Stephanie A. Boudreau, Frédéric Cyr, Brooks Kaiser

Notice bibliographique

RevuePLOS Climate · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCrustacean biology and ecology
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSnowArcticGlobal warmingTerm (time)Scale (ratio)Environmental scienceFisheryOceanographyEcologyClimate changeBiologyGeographyMeteorologyGeologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Snow crab is a sea-ice associated species that supports several economically important fisheries in northern latitudes. During the past decade considerable stock range changes have occurred, characterized by a general shift from sub-Arctic ecosystems into the Arctic. We developed predictive models for short-term biomass trajectories and long-term habitat potential under a changing climate. Sea ice extent and the Arctic Oscillation were important variables in the short-term models. Future sea ice extent was used as an analog for long-term habitat potential and was predicted as a function of projected atmospheric carbon dioxide concentrations and the Arctic Oscillation. Our results show that global scale snow crab habitat and biomass are currently at or near historically measured highs. Similar overall habitat potential to historic and current levels is expected to continue out to 2100 under best case CO2 scenarios but declines below historic levels are projected to begin after about 2050 under worst cast CO2 scenarios. In the short-term, most historical stock ranges are expected to maintain productive fisheries while new habitats open. In the long-term, under all CO2 scenarios, we project a shift in habitats from historic ranges into new frontiers as sea ice recedes. Future population trajectories depend upon the ability of snow crab to track habitat shifts and we discuss possible forthcoming changes in context of potential socioeconomic outcomes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,253 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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