Human activities as a driver of spatial variation in the trophic structure of fish communities on Pacific coral reefs
Notice bibliographique
Résumé
Anthropogenic activities such as land-use change, pollution and fishing impact the trophic structure of coral reef fishes, which can influence ecosystem health and function. Although these impacts may be ubiquitous, they are not consistent across the tropical Pacific Ocean. Using an extensive database of fish biomass sampled using underwater visual transects on coral reefs, we modelled the impact of human activities on food webs at Pacific-wide and regional (1,000s-10,000s km) scales. We found significantly lower biomass of sharks and carnivores, where there were higher densities of human populations (hereafter referred to as human activity); however, these patterns were not spatially consistent as there were significant differences in the trophic structures of fishes among biogeographic regions. Additionally, we found significant changes in the benthic structure of reef environments, notably a decline in coral cover where there was more human activity. Direct human impacts were the strongest in the upper part of the food web, where we found that in a majority of the Pacific, the biomass of reef sharks and carnivores were significantly and negatively associated with human activity. Finally, although human-induced stressors varied in strength and significance throughout the coral reef food web across the Pacific, socioeconomic variables explained more variation in reef fish trophic structure than habitat variables in a majority of the biogeographic regions. Notably, economic development (measured as GDP per capita) did not guarantee healthy reef ecosystems (high coral cover and greater fish biomass). Our results indicate that human activities are significantly shaping patterns of trophic structure of reef fishes in a spatially nonuniform manner across the Pacific Ocean, by altering processes that organize communities in both "top-down" (fishing of predators) and "bottom-up" (degradation of benthic communities) contexts.
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 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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 | 0,000 |
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 ».