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Record W7162033477 · doi:10.82308/25621

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

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

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Languageen
FieldEnvironmental Science
TopicMarine and fisheries research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsNorth seaCoastal zoneClimate changeOceanic climateStream flowMediterranean seaArchipelago

Abstract

fetched live from 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.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.756
Threshold uncertainty score0.485

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.020
GPT teacher head0.262
Teacher spread0.243 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designSimulation or modeling
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2013
Admission routes1
Has abstractyes

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