Marine Ecosystem Restoring by High Complexity Artificial Reefs (HCAR)
Notice bibliographique
Résumé
The establishment of a High-Complexity Artificial Reef (HCAR) along the Catalan coast in Spain prompted an investigation into the ecological rehabilitation of coastal ecosystems in the Western Mediterranean region. This study monitored marine succession by examining fish assemblage descriptors across seasons. Employing scuba diver video image analysis, we documented the emergence and evolution of HCAR structures from October to July. This analysis facilitated species identification, fish abundance quantification, and the assessment of the Shannon-Weaver Diversity Index at 5-second video intervals. The observed species primarily belonged to characteristic taxa of the western Mediterranean, with Pomadacys incisus (45.7%), Cromis chromis (26.9%), and Diplodus vulgaris (18.8%) among the frequently encountered species. Both fish abundance and the Shannon-Weaver Diversity Index exhibited an increasing trend over time, suggesting progressive ecosystem succession, notably during the spring-summer period. These findings highlight the potential of novel artificial reef designs to foster fish population growth and enhance biodiversity. However, to comprehensively assess the long-term stability and potential of HCAR, extended monitoring periods are imperative. In conclusion, this study underscores the positive influence of high-complexity artificial reefs on marine succession. It emphasizes the necessity for prolonged monitoring to elucidate their sustained impact on coastal ecosystems.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».