Degradation of Caribbean coral reefs: focusing on proximal rather than ultimate drivers. Reply to Rogers
Notice bibliographique
Résumé
In recent decades, coral reefs worldwide have been declining at the same time that ocean temperature, fishing and coastal development (and associated pollution and loss of habitat) have increased. Unfortunately, the causality and strength of possible relationships remains a matter of debate (e.g. Aronson et al. 2004; Grigg et al. 2005; Mora et al. 2007). Using region-wide biological, environmental and anthropogenic databases, in combination with statistical methods to control for spatial autocorrelation and collinearity among predictors, I (Mora 2008) demonstrated that humans, through mechanisms associated with agricultural land use, coastal development, fishing and increases in ocean temperature have been responsible for various overwhelming conditions in coral reefs throughout the Caribbean. Rogers (2009) claims that this region-scale analysis underestimated the roles of bleaching and infectious diseases, therefore creating an incorrect and misleading perspective. It should be noted that my paper (Mora 2008) was intended to address the root causes of coral reef degradation (see §1 in Mora 2008). By narrowing the scope of the problem of coral reef degradation, Rogers (2009) failed to realize that bleaching and outbreaks of infectious diseases are proximal drivers caused by upper-level or ultimate stressors, which were the main aim of my paper (Mora 2008). Although all drivers are worth scientific interest, from the ecological and conservation point of view, it is the identification and resolution of ultimate drivers that should be a priority for the conservation of coral reefs.
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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 | 0,010 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,008 |
| Communication savante | 0,004 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,030 | 0,051 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 ».