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Enregistrement W4404705333 · doi:10.1029/2024jc020970

Trends and Projections in Climate‐Related Stressors Impacting Arctic Marine Ecosystems—A CMIP6 Model Analysis

2024· article· en· W4404705333 sur OpenAlexafffund
Nadja Steiner, M. C. Reader

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Oceans · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensNorth Pacific Marine Science OrganizationEnvironment and Climate Change CanadaFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans CanadaEnvironment and Climate Change Canada
Mots-clésEnvironmental scienceSea iceArcticOcean acidificationClimatologyBiogeochemical cycleClimate changeEcosystemCoupled model intercomparison projectOceanographyMarine ecosystemClimate modelAtmospheric sciencesGeologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Eleven Earth System Models (ESMs) contributing to the Coupled Model Intercomparison Project (CMIP6) were evaluated with respect to climate‐related stressors impacting Arctic marine ecosystems (temperature, sea ice concentration, oxygen, ocean acidification). Stressors show regional differences and varying differences over time and space among models. Trends calculated over three consecutive 40‐year time periods are highest for 2061–2100 for temperature and O 2 . Differences between scenarios SSP2‐4.5 and SSP5‐8.5 vary among models and regions, mainly driven by sea‐ice retreat and dilution effects. Differences in biogeochemical parameterizations contribute to acidification differences. Projections indicate consistent ocean acidification until 2040 and faster progression for the high‐end emission scenario thereafter. For SSP5‐8.5 all Arctic regions show aragonite undersaturation by 2080, and calcite undersaturation for all but two regions by 2100 for all models. Most regions can avoid calcite undersaturation in a medium emission scenario (SSP2‐4.5). All variables show increases in seasonal amplitude, most prominently for temperature and oxygen. Calcium carbonate saturation state shows little change to the seasonal range but temporal shifts in extrema. Seasonal changes in may be underestimated due to lacking carbon cycle processes within sea ice in CMIP6 models. The analysis emphasizes regionally varying threats from multiple stressors on Arctic marine ecosystems and highlights the propagation of uncertainties from physical to biogeochemical variables. Large model differences in seasonal cycles emphasize the need for improved model constraints regarding the representation of sea‐ice decline, river inflow and Atlantic and Pacific water circulation to enhance the applicability of CMIP models in multi‐stressor impacts assessments.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,098

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,293 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations4
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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