Highly diverse mesophotic reef fish communities in Raja Ampat, West Papua
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Mesophotic coral ecosystems (MCEs; reefs 30–150 m depth) are poorly studied, with existing research heavily geographically biased away from the most species-rich reef regions. Yet, MCEs are of high interest because of their unique species and potential to act as refuges from the impacts of fishing. Using baited remote underwater video systems, we surveyed reef fish communities from 2 to 85 m depths throughout the Raja Ampat archipelago in West Papua, Indonesia—an area considered the heart of the Coral Triangle where coral reef biodiversity is greatest. We sought to provide the first assessment of fish communities across this depth gradient in the region and identify whether human population density and market access differently affected fish abundance based on depth. Here we show that—similar to shallow reefs—Raja Ampat MCEs are exceptionally diverse, with 152 fish species recorded at depths greater than 40 m. We found that fish community structures were highly depth driven, with declines in fish abundance at increased depth. In contrast to previous studies elsewhere in the world, we found that the proportion of planktivores declined across the shallow reef to MCE depth gradient. While greater human population density correlated with lower Epinephelidae and Lutjanidae abundance (two key fisheries families), we did not find evidence that MCEs provide a depth refuge from fishing. Surprisingly, we also found that fish abundance declined at greater distances from the major regional market—likely caused by historical fisheries pressure in more remote areas. These results both expand upon and contrast some previously established MCE-depth patterns and human impact patterns on fish communities, suggesting that regional context and historical pressures matters. Our findings highlight the need for future MCE studies within the Coral Triangle region.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».