Reefscape proxies for the conservation of Caribbean coral reef biodiversity
Notice bibliographique
Résumé
The explanatory value of four hypotheses for geographic variation in total species richness and species richness was evaluated per family in coral and fish communities in the North Sector of the Mesoamerican Barrier Reef System (NS-MBRS). The four hypotheses emphasize different reefscape attributes that are important for coral and fish: reef area (RA), live coral cover (LCC), habitat complexity (HC), and coral richness itself and for fish. For both coral and fish communities, we estimated the total number of species and number of species per family on 11 coral reefs along a 400-km section of NS-MBRS. Hard coral cover and HC were quantified using line and chain transects, respectively, and RA was estimated using Landsat TM images and a geographic information system. We used multiple regression and canonical redundancy analysis to study the fish-environment and coral-environment relationships. The three reefscape features (RA, LCC, and HC) in combination were much stronger explanatory variables for the observed biogeographic patterns of fish and coral biodiversity than they were singly. Coral and fish species richness were strongly correlated. Indicators of functional diversity (fish trophic groups and coral morphofunctional groups) followed the same biogeographic patterns as species richness. Reefscape attributes (RA, LCC, and HC) were shown to be good proxies for critical coral reef biodiversity values. This means that simple reefscape attributes can be used to predict more complex biodiversity values of different reef areas. Such predictions can provide an invaluable guide for regional biodiversity assessments, the extrapolation of these results to unsurveyed areas, and guidance for ecoregionalization within large reef tracts where data are sparse.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».