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Enregistrement W7162033477 · doi:10.82308/25621

Potential impacts of climate change on ranges of commercial marine species in the northwest Atlantic

2013· dissertation· en· W7162033477 sur OpenAlexaboutno aff
Amina Khan

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNorth seaCoastal zoneClimate changeOceanic climateStream flowMediterranean seaArchipelago

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Une augmentation des émissions de gaz à effet de serre a conduit à une augmentation des températures moyennes de l'air et des océans à l`échelle du globe.. La hausse des températures de surface de la mer peut provoquer des changements dans la répartition des espèces, en particulier les espèces proches de leurs limites de tolérance thermique. Ainsi, certaines espèces peuvent se déplacer vers le nord jusqu'à des latitudes plus élevées et des températures plus froides, tandis que d'autres espèces peuvent bénéficier du réchauffement de la surface de la mer. Cette thèse examine les changements potentiels de l`aire de répartition des espèces commerciales marines dans le nord-ouest de l'Atlantique. L'étude porte sur 33 espèces marines pêchées dans les eaux américaines et canadiennes et comprend les macroalgues (par exemple, le varech et les fucus); les mollusques et crustacés (cèst à dire les palourdes, les moules, les huîtres, les crabes, et les homards) et les poissons (morue, flétan, et le saumon). Une approche bioclimatique est utilisée pour déterminer les températures actuelles de surface de la mer correspondant à l`aire de répartition géographique de chaque espèce afin d'identifier ses limites thermiques. Les répartitions futures se basent sur les projection de températures de surface de la mer obtenues avec des modèles de circulation générale atmosphère-ocean (Atmosphere Ocean General Circulation Models) et des modèles Earth System Models, préparées pour le prochain rapport IPCC fifth assessment par différentes agences (le Centre canadien de la modélisation et de l'analyse CanESM2, le Met Office Hadley Centre HadGEM2-ES, la NASA Goddard Institute for Space Studies GISS-E2-R, le Australian Commonwealth Scientific and Industrial Research Organization CSIRO-Mk3.6). Les résultats concertés des RCP 4.5 et RCP 8.5 sont utilisés pour prédire la répartition géographique potentielle de chaque espèce pour l'année ~ 2100. Les changements dans l`aire de répartition des espèces en réponse au changements climatiques a des implications majeures pour la gestion des ressources marines et la gouvernance puisquèlle fournit des informations essentielles à la création d`un cadre pour l'élaboration d'options d'adaptation.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,756
Score d'incertitude au seuil0,485

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,243 · 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
Publié2013
Routes d'admission1
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