Assessing spatiotemporal change in coral reef social-ecological systems
Notice bibliographique
Résumé
Coral reef resilience is eroding at multiple spatial scales globally, with broad implications for coastal communities, and is thus a critical challenge for managing marine social-ecological systems (SESs). Many researchers believe that external stressors will cause key coral reefs to die by the end of the 21st century, virtually eliminating essential ecological and societal benefits. Here, we propose the use of resilience-based approaches to understand the dynamics of coral reef SESs and subsequent drivers of coral reef decline. Previous research has demonstrated the effectiveness of these methods, not only for tracking environmental change, but also for providing warning in advance of transitions, possibly allowing time for management interventions. The flexibility and utility of these methods make them ideal for assessing complex systems; however, they have not been used to study aquatic ecosystem dynamics at the global scale. Here, we evaluate these methods for examining spatiotemporal change in coral reef SESs across the global seascape and assess the subsequent impacts on coral reef resilience. We found that while univariate indicators failed to provide clear signals, multivariate resilience-based approaches effectively captured coral reef SES dynamics, unveiling distinctive patterns of variation throughout the global coral reef seascape. Additionally, our findings highlight global spatiotemporal variation, indicating patterns of degraded resilience. This degradation was reflected regionally, particularly in the Pacific Ocean and Indian Ocean SESs. These results underscore the utility of resilience-based approaches in assessing environmental change in SESs, detecting spatiotemporal variation at the global and regional scales, and facilitating more effective monitoring and management of coral reef SESs.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».