Environmental conditions and herbivore biomass determine coral reef benthic community composition: implications for quantitative baselines
Notice bibliographique
Résumé
Our ability to understand natural constraints on coral reef benthic communities requires quantitative assessment of the relative strengths of abiotic and biotic processes across large spatial scales. Here, we combine underwater images, visual censuses and remote sensing data for 1566 sites across 34 islands spanning the central-western Pacific Ocean, to empirically assess the relative roles of abiotic and grazing processes in determining the prevalence of calcifying organisms and fleshy algae on coral reefs. We used regression trees to identify the major predictors of benthic composition and to test whether anthropogenic stress at inhabited islands decouples natural relationships. We show that sea surface temperature, wave energy, oceanic productivity and aragonite saturation strongly influence benthic community composition; overlooking these factors may bias expectations of calcified reef states. Maintenance of grazing biomass above a relatively low threshold (~ 10–20 kg ha −1 ) may also prevent transitions to algal-dominated states, providing a tangible management target for rebuilding overexploited herbivore populations. Biophysical relationships did not decouple at inhabited islands, indicating that abiotic influences remain important macroscale processes, even at chronically disturbed reefs. However, spatial autocorrelation among inhabited reefs was substantial and exceeded abiotic and grazing influences, suggesting that natural constraints on reef benthos were superseded by unmeasured anthropogenic impacts. Evidence of strong abiotic influences on reef benthic communities underscores their importance in specifying quantitative targets for coral reef management and restoration that are realistic within the context of local conditions.
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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 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».