The Arctic Ocean under multiple pressures: Linking impacts on marine ecosystem processes, ecosystem services, and human well-being
Notice bibliographique
Résumé
Le taux de réchauffement de l'Arctique est deux à trois fois plus rapide que la moyenne mondiale, ce qui entraîne une cascade d'impacts sur les écosystèmes marins arctiques. Ces écosystèmes marins en mutation peuvent, à leur tour, modifier l'offre de services écosystémiques (SÉ, soit les avantages tirés des écosystèmes) qui sont vitaux pour les communautés côtières du Nord circumpolaire. Les communautés autochtones et locales de l'Arctique sont donc confrontées à un environnement en mutation qui affecte leurs modes de vie et leur bien-être. Pour comprendre l'impact du changement climatique et des autres pressions anthropiques sur les écosystèmes marins arctiques, les SÉ qu'ils fournissent et le bien-être humain qui en dépend, nous devons considérer l'Arctique comme un système socio-écologique (SSÉ) couplé. Pour y parvenir, il est essentiel de concilier différentes disciplines et systèmes de connaissance. Pourtant, les recherches qui utilisent explicitement l’optique du SSÉ pour étudier l’évolution de l’Arctique sont encore rares.Dans cette thèse, j'explore la façon dont les pressions anthropiques – changement climatique et développement maritime – affectent les écosystèmes marins, les SÉ et le bien-être humain. Pour ce faire, j’ai adapté à l'Arctique marin une perspective basée sur les SSÉ à l’aide d'approches transdisciplinaires qui font le pont entre différentes disciplines et systèmes de connaissances. J'ai d'abord examiné les connaissances actuelles des impacts du changement climatique sur les écosystèmes marins de l'Arctique, les SÉ et le bien-être des Inuit. Puis, j’ai identifié quatre lacunes de recherche importantes qui limitent une compréhension intégrative des changements arctiques. Tout au long de ma thèse, j’ai contribué à combler ces lacunes dans le cadre d'un projet basé dans la région de Kitikmeot au Nunavut. D’abord, j'ai combiné des suivis biologiques et des entretiens avec des pêcheurs Inuit pour analyser l’expansion nordique d'une espèce pacifique. Ensuite, j’ai étudié les changements climatiques et écologiques survenus dans la région du Kitikmeot au cours des 30 dernières années en associant la mesure de différents indicateurs climatiques, trophiques, et des SÉ, à des entretiens avec des pêcheurs Inuit. J'ai constaté que l'omble chevalier, une espèce importante pour les pêches régionales, a modifié son régime alimentaire pour consommer davantage de proies pélagiques; une modification qui coïncide avec des changements climatiques dans la région. Ce changement pourrait avoir des effets positifs à court terme sur la pêche. Par contre, des effets négatifs pourraient se produire à long terme, causés par la combinaison du réchauffement des eaux, des espèces invasives, et, éventuellement, d'autres facteurs tels que les parasites. Ensuite, j'ai exploré la manière dont ces changements climatiques, ainsi que les développements maritimes, pourraient façonner le SSÉ marin du Kitikmeot d'ici 2050, ainsi que la façon d’y réagir par une gestion efficace. J'ai développé une nouvelle approche participative de planification de scénarios visant à promouvoir les connaissances autochtones et locales dans le but de concevoir des scénarios à la fois positifs et réalistes. En effet, les scénarios prennent en ligne de compte les défis pouvant survenir dans le futur, mais aussi les manières de les surmonter et d’innover. Enfin, j’explique comment j'ai contribué à promouvoir la recherche collaborative au Canada grâce à des ateliers menés par les pairs pour former les chercheurs en début de carrière à collaborer avec les communautés autochtones. Dans l’ensemble, ma thèse de doctorat fournit de nouvelles informations à propos des effets actuels et futurs des pressions anthropiques sur le statut de SSÉ dans l’Arctique marin et propose un ensemble de méthodes transdisciplinaires qui pourraient inspirer d’autres chercheurs dans la compréhension intégrative des changements arctiques
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».