Phenology metrics for ocean waters with application to future climate change in the Northwest Atlantic Ocean
Notice bibliographique
Résumé
Phenology metrics quantify the timing of seasonal events; future climate projections of changes to these metrics can be used in long-term ecosystem-based approaches to ocean resource management. Here a set of phenology metrics for ocean waters is presented. These metrics include three common ones: the onset of spring, the length of the growing season, and the onset of stratification. In addition, five novel metrics have been derived, including two that are based on the duration of thermal stress, defined as the amount of time that the future climate spends above the present climate maximum temperature; two that provide pelagic and demersal development indices by measuring the difference in time for a given number of present climate surface or bottom temperature degree days to arrive in the future; and a fifth metric that represents the absolute difference in a scalar quantity between the future and present climates. Spatial maps of the changes in these metrics for the mid-21st century have been derived from a high-resolution simulation of the Northwest Atlantic Ocean. A focus of this study was the application of the metrics to predict changes in ecosystem components in the future. Eight applications are presented for the Northwest Atlantic Ocean shelf region, describing predictions of shifts in the timing of inshore lobster migration; increased mortality, earlier spawning times and increased length-at-age for cod; reduced egg development times for shrimp; thermal stress on herring; and changes in habitat conditions for halibut and snow crab. This set of phenology change metrics serves as a starting point to illustrate the diverse ecosystem-related calculations possible using future climate ocean model output.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».