Peer Review #1 of "Space-filling and benthic competition on coral reefs (v0.1)"
Notice bibliographique
Résumé
Reef-building corals are ecosystem engineers that compete with other benthic organisms for space and resources.Corals harvest energy through their surface by photosynthesis and heterotrophic feeding, and they divert part of this energy to defend their outer colony perimeter against competitors.Here, we hypothesized that corals with a larger spacefilling surface and smaller perimeters increase energy gain while reducing the exposure to competitors.This predicted an association between these two geometric properties of corals and the competitive outcome against other benthic organisms.To test the prediction, fifty coral colonies from the Caribbean island of Curaçao were rendered using digital 3D and 2D reconstructions.The surface areas, perimeters, box-counting dimensions (as a proxy of space-filling property), and other geometric properties were extracted and analyzed with respect to the percentage of the perimeter losing or winning against competitors based on the coral tissue apparent growth or damage.The increase in surface space-filling dimension was the only significant single indicator of coral winning outcomes, but the combination of surface space-filling dimension with perimeter length increased the statistical prediction of coral competition outcomes.Corals with larger surface space-filling dimensions (D s > 2) and smaller perimeters displayed more winning outcomes, confirming the initial hypothesis.We propose that the space-filling property of coral surfaces complemented with other proxies of coral competitiveness, such as life history traits, will provide a more accurate quantitative characterization of coral competition outcomes on
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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 | 0,012 | 0,102 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,011 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,327 | 0,172 |
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 ».