A modified trait‐based framework for assessing the resilience of ecosystem services provided by coral reef communities
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Climate change and other anthropogenic disturbances are having dramatic impacts on tropical coral reefs and the ecosystem services they provide. Anticipating change in ecosystem services is a pressing challenge that requires understanding how species respond to an environmental change, and how they contribute to ecosystem services. Building on analogous efforts by plant ecologists, we propose a trait‐based framework that aims to predict the resistance and recovery of coral ecosystem services against both pulse and press disturbances. The framework involves identifying effect, resistance, and recovery traits across coral species and using these to ascertain how species might (1) contribute to a service, (2) resist disturbance, and (3) recover after the disturbance. By identifying trait functional overlaps and quantifying correlations among the trait types, the framework can yield a better understanding of the potential mechanistic links between community assembly, ecosystem dynamics, and ecosystem functioning. We demonstrate the utility of the framework by applying it to a virtual scenario, implemented via simulation, in which habitat provisioning is the focal ecosystem service, and cyclones and bleaching events are the disturbances of interest. This demonstration required us to assemble an extensive dataset of relevant traits—a process that revealed key gaps in the coral trait database and in our understanding of coral functional ecology. The framework can provide predictive power for the resilience of ecosystem services and can also help identify crucial knowledge gaps, research objectives, and strategies for applying a trait‐based approach to advancing coral reef science and conservation.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 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 ».