Linking climate stressors to ecological processes in ecosystem models, with a case study from the Gulf of Alaska
Notice bibliographique
Résumé
Abstract As climate stressors are impacting marine ecosystems and fisheries across the world, ecosystem models that incorporate environmental variables are increasingly used to inform ecosystem-based fisheries management. The assumptions around the mechanistic links between climate stressors and the biological processes in these models are important, but the implications for model outcomes of which stressors are captured and how they affect modeled biological processes are seldom explored. Using a whole-ecosystem model (Atlantis) for the Gulf of Alaska, we explore the effects of capturing physical (increased temperature) and biogeochemical (decreased low trophic level productivity) climate stressors, and disentangle the effects of each stressor on the productivity of forage fish, groundfish, and fish-eating seabirds. We then test the effects of alternative model specifications of temperature-driven habitat determination and bioenergetics. Increased temperature resulted in increased weight-at-age and higher natural mortality, while decreased productivity resulted in decreased weight-at-age and higher natural mortality. Model specification of temperature dependence of movement and spawning influenced model outcomes, and decoupling these processes from temperature led to overly optimistic biomass predictions. As the use of ecosystem models to inform fisheries management becomes more operational, we illustrate that the assumptions around the links between climate stressors and ecological processes influence model outcomes.
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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) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».