The Effects of Climate Change on Hawaii’s Coral Reef Ecosystem Over the Past 20 Years
Notice bibliographique
Résumé
The Hawaiian islands are known for their rich marine biodiversity in coral reef ecosystems. However, in the last 20 years, changes in sea surface temperatures, sea levels, carbon dioxide levels, and ocean pH have severely impacted these reef ecosystems. Hawaiian corals can experience heat stress with temperatures as little as 1-2 °C above the average and thermal stress events were prevalent from 2014-2017, causing bleaching and increasing mortality. The increase in sea level in Hawaiian marine ecosystems has caused reefs to “drown” from the lack of sufficient sunlight and thus suffer from bleaching. Coral disease is linked with high temperatures, seen through the common reef-building coral disease white syndrome. Invasive species outbreaks, with Acanthaster planci as an example, are also correlated with changes in the climate and reef communities. With the loss of coral, there have been consequences on marine biodiversity in Hawaiian reef ecosystems. Specifically, the three most native coral genera, porites, montipora, and pocillopora, which are the most important species to the reefs, have been declining in population. As a result, higher threat statuses have been observed among turtles, reef fish, and marine mammals that are reliant on their coral reef ecosystems for protection and food sources.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».