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Enregistrement W2919678899 · doi:10.1111/conl.12638

Marine protected areas enhance coral reef functioning by promoting fish biodiversity

2019· article· en· W2919678899 sur OpenAlexaff
Zachary M. Topor, Douglas B. Rasher, J. Emmett Duffy, Simon J. Brandl

Notice bibliographique

RevueConservation Letters · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoral and Marine Ecosystems Studies
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesSmithsonian Institution
Mots-clésCoral reefMarine protected areaBiodiversityHerbivoreEcologyMarine reserveEcosystemMarine ecosystemSpecies richnessResilience of coral reefsReefEcosystem-based managementGeographyFisheryBiologyFishingHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Preserving biodiversity and ecosystem function in the Anthropocene is one of humanity's greatest challenges. Ecosystem‐based management and area closures are considered an effective way to maintain ecological processes, especially in marine systems. Although there is strong evidence that such measures positively affect community structure, their impact on the rate of key ecological processes remains unclear. Here, we provide evidence that marine protected areas enhance herbivory rates on coral reefs via direct and indirect pathways. Using meta‐analysis and a path‐analytical framework, we demonstrate that, on average, protected areas increase the species richness of herbivorous fishes, which, in turn, enhances browsing rates on macroalgae. However, in all three regions studied (the Atlantic, Indian, and Pacific Ocean), a small subset of the herbivore assemblage accounted for the majority of browsing. Our results therefore indicate that ecosystem functioning on coral reefs may respond positively to both area closures and the protection of key species.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,175
Écart entre enseignants0,168 · 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

Citations85
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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