Trophic distribution of nutrient production in coral reef fisheries
Notice bibliographique
Résumé
Coral reef fisheries supply nutritious catch to tropical coastal communities, where the quality of reef seafood is determined by both the rate of biomass production and nutritional value of reef fishes. Yet our understanding of reef fisheries typically uses targets of total reef fish biomass rather than individual growth (i.e. biomass production) and nutrient content (i.e. nutritional value of reef fish), limiting the ability of management to sustain the productivity of nutritious catches. Here, we use modelled growth coefficients and nutrient concentrations to develop a new metric of nutrient productivity of coral reef fishes. We then evaluate this metric with underwater visual surveys of reef fish assemblages from four tropical countries to examine nutrient productivity of reef fish food webs. Species' growth coefficients were associated with nutrients that vary with body size (calcium, iron, selenium and zinc), but not total nutrient density. When integrated with fish abundance data, we find that herbivorous species typically dominate standing biomass, biomass turnover and nutrient production on coral reefs. Such bottom-heavy trophic distributions of nutrients were consistent across gradients of fishing pressure and benthic composition. We conclude that management restrictions that promote sustainability of herbivores and other low trophic-level species can sustain biomass and nutrient production from reef fisheries that is critical to the food security of over 500 million people in the tropics.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».