MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3120696509 · doi:10.1002/ecs2.3319

Geometric analysis of regime shifts in coral reef communities

2021· article· en· W3120696509 sur OpenAlexaff
Edward W. Tekwa, Lisa C. McManus, Ariel Greiner, Madhavi A. Colton, Michael M. Webster, Malin L. Pinsky

Notice bibliographique

RevueEcosphere · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoral and Marine Ecosystems Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNature ConservancyGordon and Betty Moore FoundationNational Science Foundation
Mots-clésCoral reefAlternative stable stateEcologyDominance (genetics)ReefIntraspecific competitionCoralHabitatCompetition (biology)EcosystemBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Coral reefs are among the many communities believed to exhibit regime shifts between alternative stable states, single‐species dominance, and coexistence. Proposed drivers of regime shifts include changes in grazing, spatial clustering, and ocean temperature. Here, we distill the dynamic regimes of coral–macroalgal interaction into a three‐dimensional geometry based on stability, akin to thermodynamic phase diagrams of state transitions, to facilitate analysis. Specific regime‐shifting forces can be understood as trajectories through the cubic regime geometry. This geometric perspective allows us to understand multiple forces simultaneously in terms of the stability and persistence of interacting species. For example, in a coral–macroalgal community, grazing on macroalgae leads to alternative stable states when there is no spatial clustering (e.g., high habitat connectivity), while warming decreases coexistence. However, with spatial clustering, grazing promotes coexistence because of elevated local intraspecific competition. The geometry of regime shifts provides a general framework to analyze two‐species communities and can help conservation efforts navigate complexity and abrupt environmental changes.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,101
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,205 · 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.

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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEcosphereMême sujetCoral and Marine Ecosystems StudiesTravaux en français237 207