Reef fish functional groups show variable declines due to deforestation-driven sedimentation, while flexible harvesting mitigates this damage
Notice bibliographique
Résumé
Sedimentation is a major coral reef stressor, with effects including suppressing algae consumption by herbivorous fish. This puts pressure on reef fish populations and the fisheries that harvest them. Deforestation causes much sedimentation on reefs, and is an ongoing concern in Pacific island states. Although ecosystem processes like deforestation and fish population dynamics are usually far from equilibrium, explicitly time-dependent analyses of reef fish vulnerability to deforestation are rare. Additionally, optimization methods for fisheries on heavily sedimented reefs are generally unexplored. Here, we construct a model coupling four reef fish functional groups with seabed dynamics and deforestation, fit using data for the Solomon Islands. We show that with predicted human population increases, highland deforestation could cause herbivorous and omnivorous fish abundances to halve within 15-30 years, but that piscivorous fish and top predators are resilient to lowland deforestation. We demonstrate that flexible fishing approaches could lead to high and temporally stable populations of herbivorous fish and top predators, offsetting sedimentation-related stress. We show that the combination of deforestation and increased fishing demand due to human population growth may cause medium-term local reef fish extirpation. Our results provide sustainability guidelines for reef fisheries, and demonstrate nonlinear interactions between overfishing and deforestation.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».