Towards process-oriented management of tropical reefs in the anthropocene
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Tropical reefs and the fish relying on them are under increasing pressure. Shallow-reef fish provide important ecological information in addition to sustaining fisheries, tourism and more. Although empirical metrics of fish biomass are widely used in fisheries management, metrics of biomass production—how much new biomass is produced over time—are rarely estimated even though such production informs potential fisheries yields. Here we estimate fish standing biomass (B), biomass production (P, the rate of biomass accumulation) and biomass turnover (P/B ratio, the rate of biomass replacement) for 1,979 tropical reef sites spanning 39 tropical countries. On the basis of fish standing biomass and biomass turnover, we propose a conceptual framework that splits reefs into three classes to visualize ecological and socio-economic risk and help guide spatial management interventions (for example, marine protected areas) to optimize returns on conservation efforts. At large scales, high turnover was associated with high human pressure and low primary productivity, whereas high biomass was associated with low human pressure and high primary productivity. Going beyond standing fish biomass to consider dynamic ecological processes can better guide regional coral reef conservation and sustainable fisheries management.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».