Climate impacts alter fisheries productivity and turnover on coral reefs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Alteration of benthic reef habitat after coral bleaching and mortality induces changes in fish assemblages, with implications for fisheries. Our understanding of climate impacts to coral reef fisheries is largely based on fish abundance and biomass. The rates at which biomass is produced and replenished (productivity and turnover) are also important to sustaining fisheries, yet the responses of these metrics following bleaching are largely unknown. Here, we examine changes in fish productivity and turnover after mass coral bleaching events in Seychelles, on reefs that were recovering to coral-dominated habitats and those that shifted to macroalgae-dominated regimes. Productivity of fish assemblages increased on all recovering reefs, particularly on fished reefs resulting in levels similar to protected reefs 19 years after bleaching. Herbivore-detritivores, such as scraping and excavating parrotfish, appeared to drive biomass production through increased abundance on recovering reefs. Productivity on regime-shifted reefs remained stable at 1994 levels in fished areas, with increases observed on protected reefs. Large increases in browser productivity (particularly on protected reefs), combined with increases for invertivores, maintained post-bleaching productivity on macroalgal reefs. For all diet groups, net turnover was generally higher on fished regime-shifted reefs than on recovering reefs, suggesting fish biomass is more readily replenished on macroalgal reefs. Reef structural complexity was a positive predictor of productivity for all diet groups. These findings indicate that post-bleaching reef fish productivity is strongly influenced by benthic recovery trajectories, and demonstrates the importance of herbivore and invertivore species in sustaining small-scale inshore fisheries following climatic disturbances.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».