Predicting adaptations of fish and fishing communities to rapid climate velocities in Canadian waters: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Communities along Canada's three coastlines heavily rely on the $3,500 million marine aquaculture and fishery sectors, but the changing climate threatens their viability, making adaptation to climate change in fisheries increasingly critical in the international setup. As ocean conditions are expected to undergo dramatic shifts, including significant changes in sea surface temperatures, ocean acidification levels, ocean currents, weather patterns, and overall ecosystem dynamics, proactive measures are essential to address the impacts on fish populations, marine resource sustainability, and the livelihoods of coastal communities. This study aims to investigate the relationship between fishing and climate velocity, specifically focusing on its effects on marine fish abundance and distribution. Simultaneously, it seeks to understand how fishers and fishing communities adapt to variations in species ranges while identifying incentives that promote the sustainability of marine life and economic stability in the context of climate change. To address these questions, we conducted a systematic review of existing research published between 2012 and 2022, spanning multiple databases, including the ACM Digital Library, PubMed, Google Scholar, Scopus, IEEE Xplore, and Web of Science. Out of a total of 4956 studies identified, 23 studies meeting predetermined inclusion criteria were selected. Our analysis uncovered a strong correlation between climate change and habitat modification, significantly impacting multiple fish species. Furthermore, our findings revealed that these risks have direct consequences on fish distribution, as well as on the angling industry and the communities that rely on it. By examining this extensive literature, we aimed to gain valuable insights, identify trends, and uncover any knowledge gaps related to fish distribution and abundance in Canada's waters, with the hope of informing policies and strategies that can help safeguard the future of these vital industries and the communities they support in the face of ongoing climate change.
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 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 | 0,008 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,026 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».