Quantifying fish‐derived nutrient hotspots across reefscapes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Animals aggregated on habitat patches can generate nutrient “hotspots” that enhance biogeochemical cycling and primary production, yet the conditions under which such hotspots emerge in continuous reef habitats remain unclear. This study aimed to determine how different scales of reef structural complexity regulate fish‐derived nutrient supply and associated benthic enrichment. We conducted fish surveys and high‐resolution photogrammetry across six reefscapes (~2500 m 2 each) in the Florida Keys, USA. At the 25 m 2 scale, we quantified large‐scale vertical relief and fine‐scale complexity using vector ruggedness (VRM), estimated nitrogen (N) and phosphorus (P) supply from fish bioenergetics models, and measured macroalgal tissue %N and %P. We found that fish‐derived nutrient supply increased with reef vertical relief up to ~2.8 m, beyond which supply rates saturated. VRM was positively related to nutrient supply, particularly in low‐relief areas, indicating scale‐dependent effects. Macroalgal nutrient content was non‐linearly related to supply, with uptake plateauing above ~250 mg N m −2 day −1 and ~35 mg P m −2 day −1 . Nonlinear patterns were driven by high‐relief hotspots, where nutrient supply was several times greater than surrounding reef. These findings show that mesoscale habitat complexity interacts across scales to shape consumer‐driven nutrient supply and benthic enrichment. Identifying thresholds in relief and VRM provides new insight into when and where nutrient hotspots form and offers practical guidance for targeting restoration to reef features most likely to enhance productivity.
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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 | 0,001 |
| 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 ».