Conserving the beauty of the world’s reef fish assemblages
Notice bibliographique
Résumé
On shallow rocky and coral reefs, cultural and recreational values, like aesthetics, are critical aspects of Nature's Contributions to People (NCP) that support human well-being and provide billions of dollars in tourism revenue. Quantifying the aesthetic value of reef ecosystems and uncovering the conditions that enhance it could support NCP-based management. Here, we combine a global dataset of reef fish surveys, species-level aesthetic values, and causal modeling to assess the global status and drivers of reef fish assemblage aesthetic value. We find that aesthetic value is inherently linked to species richness, displaying a latitudinal gradient with peaks in the tropics, but varies strongly with the presence of exceptionally beautiful or less-beautiful species. Sea surface temperature, primary productivity, human gravity, and protection status are the strongest drivers of assemblage-level aesthetic value. Protection against human impacts consistently enhances aesthetic value by boosting taxonomic and phylogenetic diversity, and this effect is greatest in species-rich, tropical ecoregions. Economic development has little influence, indicating that low-income countries are not constrained from maintaining beautiful fish assemblages. Our results therefore suggest that marine protected areas (MPAs) can support multiple NCPs simultaneously, particularly in developing tropical countries. While we highlight the effectiveness of MPAs, given the low level of marine protection globally and the sensitivity of aesthetic value to environmental conditions, the beauty of the world's reefs appears severely threatened. Aesthetic value should be immediately integrated into reef conservation and management plans.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».