The many pathways of climate change affecting coastal ecosystems: a case study of western Vancouver Island, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Climate change threatens marine ecosystems with known effects on marine life, including changes in metabolic rates, survival, and community structure. Based on a structured literature review, we developed a conceptual “pathways of effects” model that summarizes how three stressors associated with climate change (warming, acidification, and storms) affect functional species groups on the West Coast of Vancouver Island, Canada. We identified 155 distinct pathways from the three stressors through 12 categories of biological effects ranging from changes in the biochemistry of individual organisms to effects on community composition. Most species groups were affected by several climate stressors and via many pathways, although individual studies generally considered only a small fraction of relevant pathways. These effects depended on the species of interest and geographical location, highlighting the importance of local research. Climate change stressors exert complex, sometimes contradictory effects that vary across ecological scales. For example, some stressors that adversely affected a species in laboratory studies appeared beneficial in community-scale field studies. Pathways of effects models are helpful tools to summarize scientific studies across ecological scales. Compiling them in standardized databases would allow researchers and practitioners to search across species and regions to better support ecosystem-based management and environmental impact assessment.
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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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».