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Enregistrement W4226177461 · doi:10.1111/ddi.13526

Prioritizing phylogenetic diversity to protect functional diversity of reef corals

2022· article· en· W4226177461 sur OpenAlexaff
Linus W K Ng, Chelsea Chisholm, L. Román Carrasco, Emily S. Darling, François Guilhaumon, Arne Ø. Mooers, Caroline M. Tucker, Marten Winter, Danwei Huang

Notice bibliographique

RevueDiversity and Distributions · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoral and Marine Ecosystems Studies
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesDeutsches Zentrum für integrative Biodiversitätsforschung Halle-Jena-LeipzigDeutsche ForschungsgemeinschaftNational Research Foundation
Mots-clésCoral reefReefNestednessMarine protected areaEcologyPhylogenetic diversityBiodiversityBiologyCoralEcosystemGeographyPhylogenetic treeHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Science ouverte
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 enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0090,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,036
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,166 · 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

Citations14
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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