A trait‐based approach for assessing and mapping niche overlap between native and exotic species: the<scp>M</scp>editerranean coastal fish fauna as a case study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim We propose a trait‐based approach for assessing and mapping potential niche overlap between native and exotic species at large spatial scales. Location The Mediterranean Sea. Methods We developed two complementary indices based on ecological, biological and ecomorphological similarities between native and exotic species. The first index ( FNN r ) allows identifying areas where native species are the most at risk in terms of potential ecological interactions with exotic species. The second index ( FGO ) is species‐specific and allows identifying native species that display the broadest functional niche overlap and range overlap with exotic species. We illustrated our approach using the Mediterranean coastal fish fauna as a case study. Results We found that endemic and exotic fishes had a similar global functional niche at the Mediterranean scale, that is, they filled the same functional space defined by trait axes. FNN r hotspots were found to be moderately congruent with exotic species richness hotspots. Higher values of FNN r were observed along the coasts of the Levantine Sea. The computation of the FGO index showed that the geographical range of a given endemic species overlapped in average with 52 exotic species. Species showing the highest FGO values displayed localized and/or fragmented distributions in the eastern Mediterranean basin. Main conclusions Our findings suggest that the number of exotic species alone cannot be used as a broad‐scale indicator of potential impact because this metric does not account for functional relatedness between native and exotic species. The trait‐based indices developed in this study can be used for other taxa in both aquatic and terrestrial ecosystems and should help environmental managers to set up local‐scale studies on areas where the potential impact of exotic species on native biodiversity is the highest.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».