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Enregistrement W7114798857 · doi:10.1002/pan3.70208

The influence of multiple stressors on the spatial distribution of corals

2025· article· en· W7114798857 sur OpenAlexafffund

Notice bibliographique

RevuePeople and Nature · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoral and Marine Ecosystems Studies
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesRick Hansen FoundationExplorers ClubFulbright Program
Mots-clésSeascapeCoral reefFishingReefCoralPopulationHabitatMarine protected areaMarine reserve

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Coral reef ecosystems are widely threatened by global change, yet the cumulative impacts of multiple interacting stressors remain difficult to quantify over space and time. We evaluate how long‐term artisanal fishing effort, blast fishing, human population density and marine protected areas (MPAs) interact with biophysical and seascape variables to influence the spatial distribution of corals in a biodiverse, but heavily impacted ecosystem. To address these challenges, we combined satellite habitat mapping, Indigenous and local knowledge and generalized linear mixed‐effects models to assess how stressors and seascape characteristics shape the occurrence of living coral. This integrative approach allowed us to capture both ecological and social processes at an ecosystem scale. Coral was the dominant habitat in only 30% of the study area. The strongest predictor of coral distribution was seascape configuration: corals were more likely to be in compact reef patches. Coral presence was also positively associated with MPAs (18% higher probability inside MPAs) and depth (8% increase in probability of corals per 2.25 m). Increasing distance to seagrass was associated with higher coral probability (6% per 100 m), but this effect diminished at greater distances, reflecting a nonlinear quadratic response. Disturbance effects were complex. Coral probability declined 6% for each 35 days of blast fishing (fishing with explosives), with an antagonistic interaction with human population density: impacts were strongest in low‐population areas (−7.6%) and weaker in high‐population areas (−2.4%). Total fishing effort (excluding blast fishing) reduced coral probability by 3.2% for every ~530 fishing days at a site, with a notable 10‐year lag, highlighting delayed ecosystem responses. Our findings emphasize the importance of long time series and the need to account for lagged effects of fishing, which may otherwise be underestimated. They also underscore that conservation outcomes depend on both managing harmful stressors and enhancing beneficial seascape features. Key priorities include reducing spatial overlap of destructive activities, protecting reef configurations that support coral persistence and addressing stressors with delayed impacts. The approach developed here—integrating spatial, ecological and social data—offers a framework for adaptively managing coral reef ecosystems that are changing under interacting pressures. Read the free Plain Language Summary for this article on the Journal blog.

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)0,000
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,360

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,202 · 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
Publié2025
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Résumé présentoui

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