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Enregistrement W4313405104 · doi:10.1007/s00338-022-02312-0

Co-variation of fish and coral traits in relation to habitat type and fishery status

2022· article· en· W4313405104 sur OpenAlexaff
Louise Anderson, Matthew McLean, Peter Houk, Curtis Graham, Kriskitina Kanemoto, Elizabeth Terk, Elizabeth Mcleod, Maria Beger

Notice bibliographique

RevueCoral Reefs · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoral and Marine Ecosystems Studies
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesH2020 Marie Skłodowska-Curie ActionsState of Maine Department of Marine ResourcesEuropean CommissionNature Conservancy
Mots-clésCoral reefHabitatCoral reef fishFisheryBiodiversityReefEcologyTraitEcosystemBiologyCoralFisheries managementGeographyFishing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Escalating climate impacts on coral reefs are increasingly expanding management goals beyond preserving biodiversity to also maintaining ecosystem functions. Morphological and ecological species traits can help assess changes within reef communities beyond taxonomic identities alone. However, our limited understanding of trait interactions between habitat-building corals and associated reef fishes and whether they are captured by current monitoring practices hampers management. Here, we apply co-inertia analyses to test whether trait assemblages in corals and fishes co-vary across different habitats and test whether different components of the reef fish community (fisheries vs. non-target species) display distinct relationships. We find that spatial co-variation across habitat types between coral and fish traits is strengthened by the addition of non-target fishes. Additionally, even in fisheries with diverse targets, non-target species make unique contributions to the overall trait structure and highlight the importance of considering monitoring protocols when drawing conclusions about traits and ecosystems.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,231

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,211 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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