Assessing vulnerability of Arctic fish species to climate change
Notice bibliographique
Résumé
Climate change is impacting Arctic marine ecosystems at faster rates than the global average, challenging the management and conservation of biodiversity and living marine resources. This study examined the climate risks and vulnerabilities of 21 Arctic fish species occurring in the western Canadian Arctic using a fuzzy logic approach. Identified climatic hazards to marine species and their habitats are increasing temperature, decreasing sea ice cover, freshening, decreasing oxygen concentration, and acidification. The nature of these hazards included changes in mean conditions by 2050 (2041-2060), compared to the historical period (1979-2015 average) simulated from a regional coupled ice-ocean biogeochemical model and two coupled Earth system models under low and high emissions scenarios. A spatially-explicit algorithm was used to assess the risk and vulnerability in the Beaufort Sea shelf and slope and Amundsen Gulf (BS-AG) based on the species' biological traits, biogeography and their exposure to climatic hazards. The results indicated high to very high exposure and risk of climate impacts across the ecosystem variables. Specifically, shallow areas were projected to be simultaneously exposed to more intense warming, reduced sea ice coverage, freshening, and acidification relative to the regional averages. In addition, for species occurring in the BS-AG, low adaptability and high sensitivity to climate hazards was identified. These applied tools and evaluations can inform marine spatial planning and climate adaptation efforts to help achieve conservation objectives and sustain ecosystem and community health in a changing Arctic climate. Supplementary Information: The online version contains supplementary material available at 10.1007/s44289-025-00056-7.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».