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Enregistrement W4405438290 · doi:10.1088/2752-5295/ad9f90

Climate change impacts on coastal ecosystems

2024· article· en· W4405438290 sur OpenAlexafffund
Ryan Guild, Xiuquan Wang, Pedro A. Quijón

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Research Climate · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal and Marine Management
Établissements canadiensUniversity of Prince Edward Island
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAtlantic Canada Opportunities AgencyNatural Resources CanadaCanada Foundation for Innovation
Mots-clésClimate changeEcosystemEnvironmental scienceEnvironmental resource managementOceanographyClimatologyEcologyGeologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract As the planet undergoes unprecedented climate changes, coastal ecosystems stand at the frontline of ocean-land interactions and environmental changes. This overview explores the various climate-related challenges transforming coastal ecosystems and their responses to these pressures. Key climate-related stressors—including warming, sea level rise, ocean acidification, changes to freshwater availability, and shifts in circulation and disturbance patterns—pose significant threats to both the structure and function of these ecosystems. These stressors impact every level of biological organization, with modern responses manifesting as ecosystem degradation and shifts toward simpler, less biodiverse states—trends likely to intensify with ongoing emissions. Compounded by local human disturbances, these stressors risk overwhelming the adaptive capacity of coastal ecosystems, restructuring coastal food webs, and compromising the essential ecosystem services that currently underpin productivity, storm protection, and water quality in coastal zones. Future trajectories of change in coastal ecosystems will largely depend on the extent of future greenhouse gas emissions and human activities in and around coastal zones. However, critical knowledge gaps remain, particularly regarding the interactions among stressors and the nature of ecological tipping points. Addressing these gaps through further research will be necessary to improve projections of future impacts and support the conservation and resilience of these valuable ecosystems.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,924
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,006
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,040

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,275 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations30
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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