Arctic kelp forest decline -- a consequence of melting glaciers?
Notice bibliographique
Résumé
The Arctic archipelago of Svalbard is a hotspot of global warming and many fjords experience a continuous increase in seawater temperature and glacial melt while sea-ice cover declines. In 1996/98 and 2012-14 macroalgal biomass and species diversity were quantified at the study site Hansneset, Kongsfjorden (W-Spitsbergen) in order to identify potential changes over time. In 2021, we repeated the earlier studies by stratified random sampling (1x1 m2, n=3) along a sublittoral depth transect (0, 2.5, 5, 10 and 15m) and investigated the lower depth limits of dominant brown algae between 2-20m. The fresh weight maximum was 11.5 kg m-2 at 2.5m and kelp blades stored 277g carbon m-2 and 18g nitrogen m-2 at this depth. Although biomass did not significantly change since 2012/13, the ‘Digitate Kelps’ community (Laminaria digitata/Hedophyllum nigripes) changed to an Alaria esculenta dominated kelp forest in 2021 and a balanced age structure of kelps (juveniles plus many older kelp individuals) was only apparent at 2.5m. In addition, the abundances and lower depth limits of all dominant brown algae declined noticeably over the last 25 years while the deep red algae flora remained stable. As we revealed that biomass allocation to blades, stipes and holdfasts as well as the ability to store blade carbon and nitrogen was kelp species-specific, a pronounced shift in the functionality of the kelp forest had occurred over time. We propose that the observed changes in the macroalgal community are mainly driven by alterations in underwater light climate as in situ data confirmed increasing turbidity and decreasing irradiance since 2012 and 2017, respectively. As a consequence, the overall retreat of the kelp forest to lower depth levels seems to be a result of strong glacial melt and will possibly continue in future with unforeseen consequences for Arctic coasts and their socio-ecological fjord systems.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».