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Enregistrement W6989376288

Annex 6: Changing Ocean Impacts on the Key Forage Fish Species Arctic Cod in the Western Canadian Arctic – Linking Climate Model Projections to Subsistence Fisheries

2018· article· en· W6989376288 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueeYLS (Yale Law School) · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOcean Acidification Effects and Responses
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubsistence agricultureArcticClimate changeMarine conservationTrophic levelHabitatFisheries managementSustainability
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This annex highlights the results of a study focusing on the potential impacts of ocean acidification and other climate- related stressors on marine species relevant for subsistence fisheries in the Western Arctic Bioregion. The study uses a knowledge co-production approach developed in the form of a multi-step process based on a combination of modelling and analysis tools including the Scientific Method and Indigenous Traditional Knowledge (Figure A6.1). Once all steps have been completed, uncertainties can be estimated and improvements can be made either with respect to the individual steps or to the linkages between them. The process can then be repeated, including those improvements to provide a revised assessment with reduced uncertainty ranges. The steps can be summarized as follows: (1) analyze past observed trends; (2) perform projection simulations with global and regional climate models, allowing trend estimates on 20–50 year timescales; (3) assess physiological responses and thresholds in marine species via literature research, Indigenous Traditional Knowledge, observations and focused laboratory experiments; (4) add trends, climate model projections and physiological response data to species distribution / habitat suitability and higher trophic level Ecosim/ Ecopath (see Section A6.3) models; (5) assess socio-economic impacts by applying bio-economic models, evaluating current fishery-economic activities, and discussion with communities/ community representatives; and (6) review law and governance. The latter addresses adaptation measures on global, regional and national scales.\nThis annex describes the first application of the multi-step framework in the Western Arctic Bioregion. At this point in time all the required tools have been developed, but not all components have been adequately linked. For example, while higher resolution model projections are available for the area the habitat suitability and economic models are still driven by global climate models, the Ecopath model (see Section on The Beaufort Sea food web model) has not yet been run into the future and physiological responses are reflected in the higher trophic level models to a limited extent, if at all. In addition, while collaboration with local communities has been established (see Section on Community interests), Indigenous Traditional Knowledge has been included to a very limited extent. To summarize, this case study provides an assessment that includes all required tools, but limited linkages. It has a strong focus on uncertainty analyses and the identification of gaps in knowledge. Particular emphasis is given to the key forage fish species Arctic cod (Boreogadus saida), since climate model projections can be linked more directly to key forage species than to the (mostly) higher trophic level species harvested.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,204
Score d'incertitude au seuil0,411

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0320,006

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,205 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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