Life histories predict coral community disassembly under multiple stressors
Notice bibliographique
Résumé
Climate change is reshaping biological communities against a background of existing human pressure. Evaluating the impacts of multiple stressors on community dynamics can be particularly challenging in species-rich ecosystems, such as coral reefs. Here, we investigate whether life-history strategies and cotolerance to different stressors can predict community responses to fishing and temperature-driven bleaching using a 20-year time series of coral assemblages in Kenya. We found that the initial life-history composition of coral taxa largely determined the impacts of bleaching and coral loss. Prior to the 1998 bleaching event, coral assemblages within no-take marine reserves were composed of three distinct life histories - competitive, stress-tolerant and weedy- and exhibited strong declines following bleaching with limited subsequent recovery. In contrast, fished reefs had lower coral cover, fewer genera and were composed of stress-tolerant and weedy corals that were less affected by bleaching over the long term. Despite these general patterns, we found limited evidence for cotolerance as coral genera and life histories were variable in their sensitivities to fishing and bleaching. Overall, fishing and bleaching have reduced coral diversity and led to altered coral communities of 'survivor' species with stress-tolerant and weedy life histories. Our findings are consistent with expectations that climate change interacting with existing human pressure will result in the loss of coral diversity and critical reef habitat.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».