Herbivory through the lens of ecological processes across Pacific coral reefs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Coral reefs are in global decline primarily due to climate change. Herbivory is often viewed as key to maintaining coral‐dominated reefs, and herbivore management is gaining traction as a possible strategy for promoting reef resilience. The functional impact of herbivorous fishes has typically been inferred from total biomass, but robust estimates of ecological processes are needed to better inform management targets. Here, we provide a framework to calculate rates of herbivory across Pacific reefs. We synthesized available observations of foraging metrics in relation to fish body size and found considerable variation, even among closely related species. We then applied these allometric functions to survey data and calculated rates of herbivory for acanthurids and scarines, which make up the vast majority of herbivorous fish biomass in the Pacific. Estimated rates of algal consumption, area scraped, and bioerosion varied across islands, with noticeable differences that may align with the relative influence of human population density among underlying herbivore functional groups. We found no evidence of compensatory relationships among herbivore processes whereby decreasing rates in one type of herbivory is offset by increasing rates in another. We observed nonlinear, positive relationships between fish biomass and rates of herbivory. Yet, for a given biomass, the corresponding rates of herbivory varied among regions, and we observed instances where islands with the greatest biomass did not also have the highest rates of herbivory. Islands with the largest size classes of herbivores did not consistently exhibit greater rates of herbivory, and we did not find a clear, consistent pattern between the number of fish species and corresponding rates of herbivore processes. Cropping Acanthurus spp. provided the greatest proportion of algal consumption at every island, yet no single species accounted for the majority of this process, whereas we identified parrotfish species that provided >75% of scraping or bioerosion at certain islands. Our results emphasize the importance of considering the species and size composition of herbivore assemblages when estimating processes, rather than relying on total biomass alone. Lastly, we highlight gaps in foraging observations and additional work needed to further broaden our ability to quantify the ecological processes of herbivores.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».