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Enregistrement W4415989979 · doi:10.5194/bg-22-6583-2025

Marine heatwaves deeply alter marine food web structure and function

2025· article· en· W4415989979 sur OpenAlexafffund
Vianney Guibourd de Luzinais, William W. L. Cheung, Didier Gascuel

Notice bibliographique

RevueBiogeosciences · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research CouncilRégion BretagneCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBiomass (ecology)Trophic levelFood webEcosystemMarine ecosystemPrimary producersLatitudePrimary productionEcosystem model

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Marine heatwaves (MHWs) have become longer, more frequent and more intense in recent decades. MHWs have caused large-scale ecological impacts. This includes coral bleaching; mass mortality of seagrass, fishes and invertebrates; and shifts in the abundance and distribution of marine species. However, the implications of these MHW-induced impacts on marine species for the structure and functioning of marine food webs are not clearly understood. In this study, we use the EcoTroph-Dyn ecosystem modelling approach to examine the impacts of MHWs occurring during the year's warmest month on the trophodynamics of marine ecosystems. EcoTroph-Dyn represents marine ecosystem dynamics at a spatial resolution of 1° longitude by 1° latitude and a temporal resolution of 15 d. We applied the model to simulate changes in trophodynamic processes, energy transfer and ecosystem biomass using daily temperature and monthly net primary production (NPP) data that were derived from satellite observations from 1998 to 2021. We compared and contrasted the simulated changes in biomass by trophic level, with results generated from temperature and NPP time series that had been filtered to remove MHWs. Our results show a significant decline in biomass between 1998 and 2021, specifically caused by MHWs. For example, in the northeastern Pacific Ocean, our model simulated an MHW-induced decline in biomass of 8.7 % ± 1.0 (standard error) from 2013 to 2016. Overall, MHW-induced biomass declines are more pronounced in the Northern Hemisphere and Pacific Ocean. Moreover, the MHW-induced declines in high trophic-level biomass were larger than in lower trophic levels and lasted longer post-MHW. Finally, this study highlights the need to integrate MHWs into modelling the effects of climate change on marine ecosystems. It shows that the EcoTroph approach, and especially its new dynamic version, provides a framework for understanding more comprehensively the implications of climate change for marine ecosystem structure and functioning.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,217 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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'admission2
Résumé présentoui

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