Assessing the potential for demographic restoration and assisted evolution to build climate resilience in coral reefs
Notice bibliographique
Résumé
Interest is growing in developing conservation strategies to restore and maintain coral reef ecosystems in the face of mounting anthropogenic stressors, particularly climate warming and associated mass bleaching events. One such approach is to propagate coral colonies ex situ and transplant them to degraded reef areas to augment habitat for reef-dependent fauna, prevent colonization from spatial competitors, and enhance coral reproductive output. In addition to such "demographic restoration" efforts, manipulating the thermal tolerance of outplanted colonies through assisted relocation, selective breeding, or genetic engineering is being considered for enhancing rates of evolutionary adaptation to warming. Although research into such "assisted evolution" strategies has been growing, their expected performance remains unclear. We evaluated the potential outcomes of demographic restoration and assisted evolution in climate change scenarios using an eco-evolutionary simulation model. We found that supplementing reefs with pre-existing genotypes (demographic restoration) offers little climate resilience benefits unless input levels are large and maintained for centuries. Supplementation with thermally resistant colonies was successful at improving coral cover at lower input levels, but only if maintained for at least a century. Overall, we found that, although demographic restoration and assisted evolution have the potential to improve long-term coral cover, both approaches had a limited impact in preventing severe declines under climate change scenarios. Conversely, with sufficient natural genetic variance and time, corals could readily adapt to warming temperatures, suggesting that restoration approaches focused on building genetic variance may outperform those based solely on introducing heat-tolerant genotypes.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».