Prioritizing phylogenetic diversity to protect functional diversity of reef corals
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim The ecosystem functions and services of coral reefs are critical for coastal communities worldwide. Due to conservation resource limitation, species need to be prioritized to protect desirable properties of biodiversity, such as functional diversity (FD), which has been associated with greater ecosystem functioning but is difficult to quantify directly. Selecting species to maximize phylogenetic diversity (PD) has been shown to indirectly capture FD in certain other taxa but not corals. Here, we test this hypothesis, the “phylogenetic gambit”, on corals within global marine protected areas (MPAs). Location Global coral reefs. Methods Based on the global distributions of reef corals, a complete species‐level phylogeny and trait data, we compared the FD of coral assemblages within MPAs when selected to maximize PD versus FD for assemblages selected randomly. The relationships between PD and FD were also tested as predictors of surrogacy. We then used coral FD and PD to perform spatial prioritization of reefs for protection and assessed the congruence between the two approaches. Results Selecting assemblages to maximize PD captured significantly more FD than a random subset of species for 83.1% of all selection scenarios across MPAs and would protect on average 18.7% more FD than random selection. Spatial prioritization analyses showed some mismatches between PD‐ and FD‐optimized planning units, particularly in the Tropical Western Atlantic, but the high degree of overlap between the optimizations for other reef regions lends further credence to the PD‐maximizing strategy in conserving coral FD. Main Conclusions A PD‐maximizing strategy generally protects greater FD of coral assemblages relative to random selection of species, suggesting that the “phylogenetic gambit” is valid for reef corals. There are risks, however, and the mismatches between PD‐maximized and FD‐maximized MPA networks highlight specific shortcomings of the PD‐maximization approach. Nevertheless, in data‐deficient circumstances, maximizing PD may provide a viable alternative.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».