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Enregistrement W4412514168 · doi:10.1111/gcb.70360

Potential for Regional Resilience to Ocean Warming and Acidification Extremes: Projected Vulnerability Under Contrasting Pathways and Thresholds

2025· article· en· W4412514168 sur OpenAlexaff
Elise M. Olson, Jasmin G. John, John P. Dunne, Charles A. Stock, Elizabeth J. Drenkard

Notice bibliographique

RevueGlobal Change Biology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOcean Acidification Effects and Responses
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesOcean Acidification ProgramPrinceton UniversityNational Oceanic and Atmospheric AdministrationU.S. Department of Commerce
Mots-clésOcean acidificationVulnerability (computing)Resilience (materials science)Environmental scienceClimate changeGlobal warmingGlobal changeEffects of global warming on oceansGeographyOceanographyClimatologyEnvironmental resource managementGeologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT We analyze the frequency and amplitude of projected warming and ocean acidification extremes under high CO 2 and strongly mitigating scenarios. We find interpretational differences in projections arising from methodological choices associated with specification of stressor thresholds. Use of absolute versus distribution‐based thresholds, and, in the distribution‐based case, the inclusion or exclusion of seasonal variability, can lead to very different regional patterns in projected stress. The choice of fixed versus adaptive baseline, for example, determines whether future stress frequency in the low‐CO 2 scenario most closely resembles that in the high‐emissions scenario or historical period. We find that mitigation through emissions reductions, in combination with representation of rates of adaptation that are realistic for some marine organisms, has the potential to dampen end of century threshold exceedance to frequencies of occurrence closer to the recent historical period than to the high‐emissions scenario.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,130
Score d'incertitude au seuil0,335

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,246 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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