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Enregistrement W6957933975 · doi:10.60692/0fvk6-vww50

Prioritizing Key Resilience Indicators to Support Coral Reef Management in a Changing Climate

2012· article· en· W6957933975 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueGreater South Information System · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePlant and Fungal Interactions Research
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoral reefResilience (materials science)Climate changeResistance (ecology)Psychological resilienceAbundance (ecology)CoralClimate resilienceEcological resilience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Managing coral reefs for resilience to climate change is a popular concept but has been difficult to implement because the empirical scientific evidence has either not been evaluated or is sometimes unsupportive of theory, which leads to uncertainty when considering methods and identifying priority reefs. We asked experts and reviewed the scientific literature for guidance on the multiple physical and biological factors that affect the ability of coral reefs to resist and recover from climate disturbance. Eleven key factors to inform decisions based on scaling scientific evidence and the achievability of quantifying the factors were identified. Factors important to resistance and recovery, which are important components of resilience, were not strongly related, and should be assessed independently. The abundance of resistant (heat-tolerant) coral species and past temperature variability were perceived to provide the greatest resistance to climate change, while coral recruitment rates, and macroalgae abundance were most influential in the recovery process. Based on the 11 key factors, we tested an evidence-based framework for climate change resilience in an Indonesian marine protected area. The results suggest our evidence-weighted framework improved upon existing un-weighted methods in terms of characterizing resilience and distinguishing priority sites. The evaluation supports the concept that, despite high ecological complexity, relatively few strong variables can be important in influencing ecosystem dynamics. This is the first rigorous assessment of factors promoting coral reef resilience based on their perceived importance, empirical evidence, and feasibility of measurement. There were few differences between scientists' perceptions of factor importance and the scientific evidence found in journal publications but more before and after impact studies will be required to fully test the validity of all the factors. The methods here will increase the feasibility and defensibility of including key resilience metrics in evaluations of coral reefs, as well as reduce costs. Adaptation, marine protected areas, priority setting, resistance, recovery.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,179
Score d'incertitude au seuil0,633

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,245 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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