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Enregistrement W4412863045 · doi:10.1111/conl.13123

Future Climate‐Driven Ecological Disruption in a Network of Marine Protected Areas on Canada's East Coast

2025· article· en· W4412863045 sur OpenAlexafffundabout
Amy L. Irvine, Gabriel Reygondeau, Ryan R. E. Stanley, Yulia Egorova, Derek P. Tittensor

Notice bibliographique

RevueConservation Letters · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal and Marine Management
Établissements canadiensBedford Institute of OceanographyFisheries and Oceans CanadaThe Audio Recording AcademyDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFisheries and Oceans CanadaJarislowsky Foundation
Mots-clésMarine protected areaGeographyEast coastClimate changeFisheryMarine reserveEnvironmental resource managementEcologyEnvironmental scienceHabitatFishingPhysical geographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Climate‐induced species range shifts alter ecological assemblages, yet little is known of the consequences for ecosystem functioning. We combine species distribution model (SDM) projections with species traits to develop a spatially explicit risk index for assessing climate change impacts on ecosystem functioning. The “Climate Ecological Disruption Index” (CEDI) is an easy‐to‐interpret metric that builds on existing approaches to quantifying functional diversity, providing a novel foundation for evaluating functional consequences of climate‐induced species range shifts and identifying areas at risk. We applied CEDI to a marine protected area network on Canada's east coast, where it indicated high potential for ecological disruption, with a maximum value of 0.35 (more than one‐third turnover in functional groups). Our approach is generalizable, aiding spatial conservation planning by translating projected species range shifts from SDMs into potential ecological disruption, thereby supporting the integration of climate resilience into management strategies and informing conservation planning efforts in a warming world.

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 enseignants0,641
Score d'incertitude au seuil0,906

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 ouverte0,0000,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,184 · 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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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