Notes from the past show how local variability can stymie urchins and the rise of the reds in the Gulf of Maine
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The impacts of global change—from shifts in climate to overfishing to land use change—can depend heavily on local abiotic context. Building an understanding of how to downscale global change scenarios to local impacts is often difficult, however, and requires historical data across large gradients of variability. Such data are often not available—particularly in peer reviewed or gray literature. However, these data can sometimes be gleaned from casual records of natural history—field notebooks, data sheet marginalia, course notes, and more. Here, we provide an example of one such approach for the Gulf of Maine, as we seek to understand how environmental context can influence local outcomes of region‐wide shifts in subtidal community structure. We explore a decade of hand‐drawn algal cover maps around Appledore Island made by Dr. Art Borror while teaching at the Shoals Marine Lab. Appledore's steep wave exposure gradient—from exposed to the open ocean to fully protected—provides a living laboratory to test interactions between global change and local conditions. We then recreate Borror's methods two and a half decades later. We show that overfishing‐driven urchin outbreaks in the 1980s were slowed or stopped by wave exposure and benthic topography. Similarly, local variation appears to have curtailed current invasions by filamentous red algae. Last, some formerly dominant kelps have disappeared over the past 40 years—an observation verified by subtidal surveys. Global change is altering life in the seas around us. While underutilized, solid natural history observations stand as a key resource for us to begin to understand how global change will translate to the heterogeneous mosaic of life in a future Gulf of Maine and other ecosystems around the world.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».