MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4408428024 · doi:10.5194/egusphere-egu25-12514

Arctic biodiversity responses to climate change impacts in the Canadian Beaufort Sea 

2025· preprint· en· W4408428024 sur OpenAlexaffabout
Inda Brinkmann, Matt O’Regan, Bennet Juhls, Pier Paul Overduin, Lisa Bröder, Negar Haghipour, Jorien E. Vonk, Julie Lattaud, Taylor Priest, Dustin Whalen, Atsushi Matsuoka, André Pellerin, Daniel Rudbäck, María‐Emilia Rodríguez‐Cuicas, Katharina Schwarzkopf, Blanda Matzenbacher, Thomas Bossé-Demers, Michael Fritz, Peter D. Heintzman

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueArctic and Russian Policy Studies
Établissements canadiensUniversité LavalUniversité du Québec à RimouskiGeological Survey of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBeaufort seaArcticClimate changeBiodiversityThe arcticBeaufort scaleOceanographyGeographyEnvironmental scienceFisheryClimatologyEcologyGeologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Arctic is experiencing unprecedented rates of warming. Arctic coastal environments are particularly vulnerable to the consequences: thawing of permafrost, decline of sea ice, and increased fluxes of sediment, organic carbon and nutrients across the land-ocean interface. These effects of global climate change drive significant transformations in coastal biogeochemistry and ecosystems, with severe implications for local communities. However, the responses of nearshore Arctic ecosystems to these changes, as well as involved mechanisms and driving forces, remain poorly constrained. The 'Fluxes from Land to Ocean: How Coastal Habitats in the Arctic Respond' (FLO CHAR) project focuses on the Mackenzie Delta region of the Beaufort Sea and asks the question: How does modern climate change alter land-ocean dynamics and the biodiversity of coastal ecosystems? A key objective is to explore biodiversity shifts and ecosystem functioning over the past millennium, to gain long-term perspectives of ecosystem dynamics in response to climate-driven changes. This is achieved through marine sedimentary ancient DNA (sedaDNA) analyses, utilizing state-of-the-art metabarcoding approaches and shotgun metagenomics. Establishing baseline data of coastal biodiversity in the Beaufort-Mackenzie region during the Late Holocene will allow to put modern biodiversity and ecosystem dynamics in a long-term context. Further, key diversity shifts will be assessed in the context of paleoenvironmental and -geochemical records to assess potential responses to climate change impacts, such as sea ice dynamics and land-ocean organic matter fluxes. The outcomes of the project will offer a critical framework for assessing future directions of Arctic coastal environments, and developing sustainable management and adaptation strategies.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,248

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0050,001
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,130
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,250 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetArctic and Russian Policy Studies→Travaux en français237 207→