Climate models drive variation in projections of species distribution on the Grand Banks of Newfoundland
Notice bibliographique
Résumé
Species Distribution Models (SDMs) are tools for understanding climate-induced habitat changes, yet their outcomes depend heavily on climate model selection. This study compares biomass projections for three key species on the Grand Banks of Newfoundland that are known to be sensitive to warming—snow crab, yellowtail flounder, and Atlantic cod. We use Earth system models (GFDL-ESM4, IPSL-CM6A-LR) and a regional ocean model system (Atlantic Climate Model (ACM)) under varying climate change emissions scenarios to assess long-term biomass trends and distributional shifts driven by future ocean warming on the Grand Banks. Projections indicate declining biomass for snow crab and yellowtail flounder with rising temperatures, whereas Atlantic cod is anticipated to exhibit biomass gains, particularly in the southern Grand Banks. Variations in biomass projections among climate models were noticeable, with IPSL forecasting the most drastic decline. ACM and GFDL biomass projections were more similar to each other than GFDL and IPSL projections, likely because ACM was downscaled from GFDL. Differences between GFDL and ACM likely arise from the coarse spatial resolution of ESMs, leading to insufficient resolution of the bathymetry and incorrect current patterns, in turn affecting the bottom temperature field. These findings underscore the important role of climate model selection in SDM-derived biomass projections. We partitioned uncertainty by source and found that the relative contribution of variability by component changes by species. As temperatures continue to rise, the urgency of implementing adaptive management strategies to minimize impacts on Newfoundland and Labrador fisheries becomes increasingly evident. SDM outputs can aid in strategic decision making, providing valuable insights for medium and long-term planning in fisheries management.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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 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 ».