Marine distribution of arctic seabirds over six decades: changes and conservation applications
Notice bibliographique
Résumé
Climate change is causing rapid changes in Arctic marine ecosystems and understanding its impacts on wildlife is critical for conservation management, especially as the decline in sea ice leads to increased development and vessel traffic. The Arctic supports hundreds of millions of seabirds, which feed upon a wide range of trophic levels among a broad spectrum of marine habitats. Studying the patterns and processes of seabird distributions at sea can identify critical habitats and help to monitor the impacts of climatic and anthropogenic changes. Using two databases of vessel-based survey data collected from 1988 to 2015 and covering a combined 185,000 linear km, we examined the marine distribution of seabirds in sub-arctic and Arctic waters between Canada and Greenland, an area covering over 5,000,000 km2. We developed a predictive model to investigate how ice cover and ocean processes influence the distribution of arctic seabirds in summer and autumn and identified existing areas of high density. Comparing these results to at-sea surveys conducted in the same waters from 1966 - 1987, we examined how seabird distribution has changed over the last six decades. Understanding how changes in the marine environment have led to changes in the marine distribution of seabirds provides the basis from which to predict how seabirds might respond to future changes in the Arctic marine ecosystem, which is particularly important in light of future development.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».