Detecting, Attributing, and Projecting Global Marine Ecosystem and Fisheries Change: FishMIP 2.0
Notice bibliographique
Résumé
Abstract There is an urgent need for models that can robustly detect past and project future ecosystem changes and risks to the services that they provide to people. The Fisheries and Marine Ecosystem Model Intercomparison Project (FishMIP) was established to develop model ensembles for projecting long‐term impacts of climate change on fisheries and marine ecosystems while informing policy at spatio‐temporal scales relevant to the Inter‐Sectoral Impact Model Intercomparison Project (ISIMIP) framework. While contributing FishMIP models have improved over time, large uncertainties in projections remain, particularly in coastal and shelf seas where most of the world's fisheries occur. Furthermore, previous FishMIP climate impact projections have been limited by a lack of global standardized historical fishing data, low resolution of coastal processes, and uneven capabilities across the FishMIP community to dynamically model fisheries. These features are needed to evaluate how reliably the FishMIP ensemble captures past ecosystem states ‐ a crucial step for building confidence in future projections. To address these issues, we have developed FishMIP 2.0 comprising a two‐track framework for: (a) Model evaluation and attribution of past changes and (b) future climate and socioeconomic scenario projections. Key advances include improved historical climate forcing, which captures oceanographic features not previously resolved, and standardized global fishing forcing to test fishing effects systematically across models. FishMIP 2.0 is a crucial step toward a detection and attribution framework for changing marine ecosystems and toward enhanced policy relevance through increased confidence in future ensemble projections. Our results will help elucidate pathways toward achieving sustainable development goals.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».