Trends in seabird breeding populations across the Great Barrier Reef
Notice bibliographique
Résumé
The Great Barrier Reef is an iconic ecosystem, known globally for its rich marine biodiversity that includes many thousands of tropical breeding seabirds. Despite indications of localized declines in some seabird species from as early as the mid-1990s, trends in seabird populations across the reef have never been quantified. With a long history of human impact and ongoing environmental change, seabirds are likely sentinels in this important ecosystem. Using 4 decades of monitoring data, we estimated site-specific trends for 9 seabird species from 32 islands and cays across the reef. Trends varied markedly among species and sites, but probable declines occurred at 45% of the 86 species-by-site combinations analyzed compared with increases at 14%. For 5 species, we combined site-specific trends into a multisite trend in scaled abundance, which revealed probable declines of Common Noddy (Anous stolidus), Sooty Tern (Onychoprion fuscatus), and Masked Booby (Sula dactylatra), but no long-term changes in the 2 most widely distributed species, Greater Crested Tern (Thalasseus bergii) and Brown Booby (Sula leucogaster). For Brown Booby, long-term stability largely resulted from increases at a single large colony on East Fairfax Island that offset declines at most other sites. Although growth of the Brown Booby population on East Fairfax points to the likely success of habitat restoration on the island, it also highlights a general vulnerability wherein large numbers of some species are concentrated at a small number of key sites. Identifying drivers of variation in population change across species and sites while ensuring long-term protection of key sites will be essential to securing the future of seabirds on the reef.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».