Large-Scale Spatial Distribution Patterns of Echinoderms in Nearshore Rocky Habitats
Notice bibliographique
Résumé
This study examined echinoderm assemblages from nearshore rocky habitats for large-scale distribution patterns with specific emphasis on identifying latitudinal trends and large regional hotspots. Echinoderms were sampled from 76 globally-distributed sites within 12 ecoregions, following the standardized sampling protocol of the Census of Marine Life NaGISA project (www.nagisa.coml.org). Sample-based species richness was overall low (<1-5 species per site), with a total of 32 asteroid, 18 echinoid, 21 ophiuroid, and 15 holothuroid species. Abundance and species richness in intertidal assemblages sampled with visual methods (organisms >2 cm in 1 m(2) quadrats) was highest in the Caribbean ecoregions and echinoids dominated these assemblages with an average of 5 ind m(-2). In contrast, intertidal echinoderm assemblages collected from clearings of 0.0625 m(2) quadrats had the highest abundance and richness in the Northeast Pacific ecoregions where asteroids and holothurians dominated with an average of 14 ind 0.0625 m(-2). Distinct latitudinal trends existed for abundance and richness in intertidal assemblages with declines from peaks at high northern latitudes. No latitudinal trends were found for subtidal echinoderm assemblages with either sampling technique. Latitudinal gradients appear to be superseded by regional diversity hotspots. In these hotspots echinoderm assemblages may be driven by local and regional processes, such as overall productivity and evolutionary history. We also tested a set of 14 environmental variables (six natural and eight anthropogenic) as potential drivers of echinoderm assemblages by ecoregions. The natural variables of salinity, sea-surface temperature, chlorophyll a, and primary productivity were strongly correlated with echinoderm assemblages; the anthropogenic variables of inorganic pollution and nutrient contamination also contributed to correlations. Our results indicate that nearshore echinoderm assemblages appear to be shaped by a network of environmental and ecological processes, and by the differing responses of various echinoderm taxa, making generalizations about the patterns of nearshore rocky habitat echinoderm assemblages difficult.
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 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 | 0,000 |
| 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 ».