Fish species diversity among spatial scales of altered temperate rivers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim The alteration of flowing systems over the past century has led to significant changes to the processes that drive these complex environments as well as to the scales at which these processes act. Recently, efforts have begun in earnest to restore some semblance of ecosystem diversity, but there is little understanding of exactly on what spatial scale or scales biotic diversity is responding. We investigated the manner in which fish diversity is partitioned at multiple spatial scales in two rivers in the central United States. Location The Missouri and Illinois rivers of the central United States. Methods We analysed how fish diversity was partitioned within the Illinois River and Missouri River systems by sampling each river under hierarchical frameworks that allowed analysis at section (large), reach (intermediate), and site (small) scales. We tested the hypothesis that there are scale‐dependent responses of fish diversity using an additive partitioning approach. Results Site alpha diversity was significantly higher than expected in both the Illinois and Missouri rivers. The relative contribution of alpha diversity to total diversity at a given spatial scale increased for the Illinois River, but not for the Missouri River, in that the highest alpha diversity contribution peaked at the reach scale. Diversity patterns from both rivers suggest that diversity at the site scale plays a significant role in determining the overall diversity in these systems. However, there is a substantial contribution at larger scales that warrants consideration when attempts are being made to protect or restore diversity and other ecosystem parameters. Main conclusions Understanding the variation of diversity in riverine systems is crucial for providing insight not only into how biotic communities respond to scale‐dependent factors, but also into the underlying abiotic and biotic factors that generate patterns of diversity across scales. These insights, in turn, are important for ensuring that restoration and management activities are targeting the appropriate scales for remediation. A lack of understanding of this issue could have negative outcomes for the recovery of a community in a restoration scenario, as well as resulting in a low economic return on restoration investments, which could hinder future efforts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».