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Enregistrement W7146407033

Climate change considerations are fundamental to management of deep‐sea resource extraction

2020· article· en· W7146407033 sur OpenAlexfundno aff
Levin Lisa A., Wei Chih‐Lin, Dunn Daniel C., Amon Diva J., Ashford Oliver S., Cheung William W. L., Colaço Ana, Dominguez‐Carrio Carlos, Escobar Elva G., Harden‐Davies Harriet R., Drazen Jeffrey C., Ismail Khaira, Jones Daniel O. B., Johnson David E., Le Jennifer T., Lejzerowicz Franck, Mitarai Satoshi, Morato Telmo, Mulsow Sandor, Snelgrove Paul V. R., Sweetman Andrew K., Yasuhara Moriaki

Notice bibliographique

RevueInstitutional Repositories DataBase (IRDB) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine Biology and Ecology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesExecutive Agency for Small and Medium-sized EnterprisesNational Oceanic and Atmospheric AdministrationMinistry of Science and Technology, TaiwanNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaOkinawa Institute of Science and Technology Graduate UniversityEuropean CommissionFundação para a Ciência e a TecnologiaNatural Environment Research CouncilSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Science Foundation
Mots-clésClimate changeEcological forecastingClimate patternDownscalingEcosystemClimate modelEffects of global warmingGlobal warmingEcosystem managementResource (disambiguation)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate change manifestation in the ocean, through warming, oxygen loss, increasing acidification, and changing particulate organic carbon flux (one metric of altered food supply), is projected to affect most deep-ocean ecosystems concomitantly with increasing direct human disturbance. Climate drivers will alter deep-sea biodiversity and associated ecosystem services, and may interact with disturbance from resource extraction activities or even climate geoengineering. We suggest that to ensure the effective management of increasing use of the deep ocean (e.g., for bottom fishing, oil and gas extraction, and deep-seabed mining), environmental management and developing regulations must consider climate change. Strategic planning, impact assessment and monitoring, spatial management, application of the precautionary approach, and full-cost accounting of extraction activities should embrace climate consciousness. Coupled climate and biological modeling approaches applied in the water and on the seafloor can help accomplish this goal. For example, Earth-System Model projections of climate-change parameters at the seafloor reveal heterogeneity in projected climate hazard and time of emergence (beyond natural variability) in regions targeted for deep-seabed mining. Models that combine climate-induced changes in ocean circulation with particle tracking predict altered transport of early life stages (larvae) under climate change. Habitat suitability models can help assess the consequences of altered larval dispersal, predict climate refugia, and identify vulnerable regions for multiple species under climate change. Engaging the deep observing community can support the necessary data provisioning to mainstream climate into the development of environmental management plans. To illustrate this approach, we focus on deep-seabed mining and the International Seabed Authority, whose mandates include regulation of all mineral-related activities in international waters and protecting the marine environment from the harmful effects of mining. However, achieving deep-ocean sustainability under the UN Sustainable Development Goals will require integration of climate consideration across all policy sectors.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,227 · 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.

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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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