Managing nutrition-biodiversity trade-offs on coral reefs
Notice bibliographique
Résumé
Coral reefs support an incredible abundance and diversity of fish species, with reef-associated fisheries providing important sources of income, food, and dietary micronutrients to millions of people across the tropics. However, the rapid degradation of the world's coral reefs and the decline in their biodiversity may limit their capacity to supply nutritious and affordable seafood while meeting conservation goals for sustainability. Here, we conduct a global-scale analysis of how the nutritional quality of reef fish assemblages (nutritional contribution to the recommended daily intake of calcium, iron, and zinc contained in an average 100 g fish on the reef) relates to key environmental, socioeconomic, and ecological conditions, including two key metrics of fish biodiversity. Our global analysis of more than 1,600 tropical reefs reveals that fish trophic composition is a more important driver of micronutrient concentrations than socioeconomic and environmental conditions. Specifically, micronutrient density increases as the relative biomass of herbivores and detritivores increases at lower overall biomass or under high human pressure. This suggests that the provision of essential micronutrients can be maintained or even increase where fish biomass decreases, reinforcing the need for policies that ensure sustainable fishing, and that these micronutrients are retained locally for nutrition. Furthermore, we found a negative association between micronutrient density and two metrics of fish biodiversity, revealing an important nutrition-biodiversity trade-off. Protecting reefs with high levels of biodiversity maintains key ecosystem functions, whereas sustainable fisheries management in locations with high micronutrient density could sustain the essential supply of micronutrients to coastal human communities.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».