Ecosim flow diagram for Scenario 4.
Notice bibliographique
Résumé
<div><p>Climate change is rapidly reshaping species distributions in the Arctic, which could profoundly impact ecosystem structure and function. While considerable effort has focused on projecting future species distributions, assessing the impacts of range-shifting species on recipient communities and subsequent disruptions to food webs remains largely unstudied. Here, we address this gap by combining species distribution models and ecosystem models to explore the emergence of novel ecosystems in the North Water Polynya. The North Water Polynya is an open-water area between Greenland and Canada, surrounded by sea ice and one of the world’s most productive ocean ecosystems. Using existing literature and projections from species distribution models of four marine species, we develop six plausible future ecosystem scenarios for the North Water Polynya. These scenarios include changing biomass of primary producers, changing biomass and size structure of copepods, shifting abundances of forage fish species, and the establishment of killer whales. We find that the biomass of higher trophic levels show pronounced decreases in response to the decrease in pelagic primary producers, with polar bear biomass halving compared to present conditions. Changes in the copepod size structure has the largest impact on the entire ecosystem compared to the other novel ecosystem scenarios, suggesting a strong reliance of higher trophic levels on large, lipid-rich copepods. We further show that increasing capelin with a simultaneous decrease in Arctic cod biomass causes large decreases in the biomass of marine mammals such as polar bear, beluga and ringed seal. Finally, we show the establishment of killer whales as a key novel predator could have cascading top-down effects on the North Water Polynya ecosystem. The framework presented here provides an approach for exploring the emergence of novel ecosystems and highlights how climate change could disrupt a high Arctic ecosystem.</p></div>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,660 | 0,021 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».