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Enregistrement W2786050432 · doi:10.1038/s41598-018-20341-0

Socio-ecological dynamics of Caribbean coral reef ecosystems and conservation opinion propagation

2018· article· en· W2786050432 sur OpenAlexaff
Vivek A. Thampi, Madhur Anand, Chris T. Bauch

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoral and Marine Ecosystems Studies
Établissements canadiensUniversity of GuelphUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoral reefParrotfishReefResilience of coral reefsEcologyCoralFisheryEcosystemCoral reef protectionThreatened speciesEnvironmental scienceBiologyHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Caribbean coral reef ecosystem has experienced a long history of deterioration due to various stressors. For instance, over-fishing of parrotfish - an important grazer of macroalgae that can prevent destructive overgrowth of macroalgae - has threatened reef ecosystems in recent decades and stimulated conservation efforts such as the formation of marine protected areas. Here we develop a mathematical model of coupled socio-ecological interactions between reef dynamics and conservation opinion dynamics to better understand how natural and human factors interact individually and in combination to determine coral reef cover. We find that the coupling opinion and reef systems generates complex dynamics that are difficult to anticipate without use of a model. For instance, instead of converging to a stable state of constant coral cover and conservationist opinion, the system can oscillate between low and high live coral cover as human opinion oscillates in a boom-bust cycle between complacency and concern. Out of various possible parameter manipulations, we also find that raising awareness of coral reef endangerment best avoids counter-productive nonlinear feedbacks and always increases and stabilizes live coral reef cover. In conclusion, an improved understanding of coupled opinion-reef dynamics under anthrogenic stressors is possible using coupled socio-ecological models, and such models should be further researched.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,218 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations35
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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