Correlation Between Coral Lesions and Skin Hyperpigmentation in Reef Fish on the Southwest Coast of Grenada, West Indies
Notice bibliographique
Résumé
Marine ecosystems rely on hard corals. Since 2014, a rapidly spreading disease causing stony coral tissue loss disease (SCTLD) has devastated coral reefs in the Caribbean. In 2019, corals exhibiting necrotic lesions compatible with SCTLD were documented on the coast of Grenada in the West Indies. These lesions, hereafter called Stony Coral Necrotic Lesions (SCNL), are associated with coral death. Concomitantly on the same reefs, signs of skin hyperpigmentation were detected in French grunt (Haemulon flavolineatum) and ocean surgeonfish (Acanthurus bahianus). This field study investigated potential correlations between SCNL abundance in representative transects and fish hyperpigmentation across 12 dive sites on Grenada's Southwest coast. The percentage of corals displaying SCNL was 45% of hard coral colonies. The study found a significant correlation (P = 0.004) between the percentage of fish affected by hyperpigmentation in a given reef and the abundance of SCNL in corals of the same dive site on evaluated transects. Sites located in St-Georges Bay also tended to have a higher proportion of diseased corals, but no significant difference was noted between study regions. This preliminary study provides insights into SCNL in Grenada and establishes a foundation for future longitudinal investigations including further evaluation of human-induced stressors that may threaten coral and fish health and make them more susceptible to diseases.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».