Observing change in pelagic animals as sampling methods shift: the case of Antarctic krill
Notice bibliographique
Résumé
Understanding and managing the response of marine ecosystems to human pressures including climate change requires reliable large-scale and multi-decadal information on the state of key populations. These populations include the pelagic animals that support ecosystem services including carbon export and fisheries. The use of research vessels to collect information using scientific nets and acoustics is being replaced with technologies such as autonomous moorings, gliders, and meta-genetics. Paradoxically, these newer methods sample pelagic populations at ever-smaller spatial scales, and ecological change might go undetected in the time needed to build up large-scale, long time series. These global-scale issues are epitomised by Antarctic krill ( Euphausia superba ), which is concentrated in rapidly warming areas, exports substantial quantities of carbon and supports an expanding fishery, but opinion is divided on how resilient their stocks are to climatic change. Based on a workshop of 137 krill experts we identify the challenges of observing climate change impacts with shifting sampling methods and suggest three tractable solutions. These are to: improve overlap and calibration of new with traditional methods; improve communication to harmonise, link and scale up the capacity of new but localised sampling programs; and expand opportunities from other research platforms and data sources, including the fishing industry. Contrasting evidence for both change and stability in krill stocks illustrates how the risks of false negative and false positive diagnoses of change are related to the temporal and spatial scale of sampling. Given the uncertainty about how krill are responding to rapid warming we recommend a shift towards a fishery management approach that prioritises monitoring of stock status and can adapt to variability and change.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».