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Enregistrement W2918936118 · doi:10.1126/sciadv.aav6420

Tropical fish diversity enhances coral reef functioning across multiple scales

2019· article· en· W2918936118 sur OpenAlexaff
Jonathan S. Lefcheck, Anne A. Innes‐Gold, Simon J. Brandl, Robert S. Steneck, Rubén Torres, Douglas B. Rasher

Notice bibliographique

RevueScience Advances · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoral and Marine Ecosystems Studies
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesBigelow Laboratory for Ocean SciencesNational Science Foundation
Mots-clésCoral reefCoralFish <Actinopterygii>Diversity (politics)Resilience of coral reefsCoral reef fishEcosystemEcologyReefCoral reef protectionHerbivoreFisheryEnvironmental issues with coral reefsAquaculture of coralBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is now a general consensus that biodiversity positively affects ecosystem functioning. This consensus, however, stems largely from small-scale experiments, raising the question of whether diversity effects operate at multiple spatial scales and flow on to affect ecosystem structure in nature. Here, we quantified rates of fish herbivory on algal turf communities across multiple coral reefs spanning >1000 km of coastline in the Dominican Republic. We show that mass-standardized herbivory rates are best predicted by herbivore biomass and herbivore species richness both within (α-diversity) and across sites in the region (β-diversity). Using species-diversity models, we demonstrate that many common grazer species are necessary to maximize the process of herbivory. Last, we link higher herbivory rates to reduced algal turf height and enhanced juvenile coral recruitment throughout the ecosystem. Our results suggest that, in addition to high herbivore biomass, conserving biodiversity at multiple scales is important for sustaining coral reef function.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,230 · 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 tête enseignante, 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

Citations90
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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