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Enregistrement W4401707840 · doi:10.1111/gcb.17469

Impacts of marine heatwaves in coastal ecosystems depend on local environmental conditions

2024· review· en· W4401707840 sur OpenAlexaff
Samuel Starko, Mirjam van der Mheen, Albert Pessarrodona, Georgina Wood, Karen Filbee‐Dexter, Christopher J. Neufeld, Shinae Montie, Melinda A. Coleman, Thomas Wernberg

Notice bibliographique

RevueGlobal Change Biology · 2024
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoral and Marine Ecosystems Studies
Établissements canadiensOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesAustralian Research CouncilNorges ForskningsrådForrest Research Foundation
Mots-clésSeagrassEcosystemMarine ecosystemEcologyBenthic zoneClimate changeCoral reefLocal adaptationEnvironmental scienceBiologyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Marine heatwaves (MHWs), increasing in duration and intensity because of climate change, are now a major threat to marine life and can have lasting effects on the structure and function of ecosystems. However, the responses of marine taxa and ecosystems to MHWs can be highly variable, making predicting and interpreting biological outcomes a challenge. Here, we review how biological responses to MHWs, from individuals to ecosystems, are mediated by fine-scale spatial variability in the coastal marine environment (hereafter, local gradients). Viewing observed responses through a lens of ecological theory, we present a simple framework of three 'resilience processes' (RPs) by which local gradients can influence the responses of marine taxa to MHWs. Local gradients (1) influence the amount of stress directly experienced by individuals, (2) facilitate local adaptation and acclimatization of individuals and populations, and (3) shape community composition which then influences responses to MHWs. We then synthesize known examples of fine-scale gradients that have affected responses of benthic foundation species to MHWs, including kelp forests, coral reefs, and seagrass meadows and link these varying responses to the RPs. We present a series of case studies from various marine ecosystems to illustrate the differential impacts of MHWs mediated by gradients in both temperature and other co-occurring drivers. In many cases, these gradients had large effect sizes with several examples of local gradients causing a 10-fold difference in impacts or more (e.g., survival, coverage). This review highlights the need for high-resolution environmental data to accurately predict and manage the consequences of MHWs in the context of ongoing climate change. While current tools may capture some of these gradients already, we advocate for enhanced monitoring and finer scale integration of local environmental heterogeneity into climate models. This will be essential for developing effective conservation strategies and mitigating future marine biodiversity loss.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,270 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations31
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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