A biogeographical regionalization of coastal Mediterranean fishes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim To delineate the biogeographical regions of the continental shelf of the Mediterranean Sea based on the spatial distributions of coastal marine fishes and their evolutionary relationships, with a view to furthering our capacity to answer basic and applied biogeographical, ecological and evolutionary questions. Location Mediterranean Sea. Methods We used a dataset summarizing the occurrences of 203 coastal Mediterranean fishes (0.1° resolution grid system) and a molecular phylogenetic tree to quantify both compositional and phylogenetic dissimilarity (or beta diversity) between cells. We then applied multivariate analyses to delineate biogeographical regions and to evaluate how they related to broad‐scale environmental gradients. We also assessed the differences between the biogeographical regions identified using phylogenetic beta diversity versus those obtained using compositional beta diversity. Results The bioregionalization schemes based on phylogenetic and compositional beta diversity identified broadly similar regions, each consisting of six distinct pools of coastal fishes. Clear separations between northern and southern regions were observed, as well as a disjunct between inshore and offshore areas. These beta diversity patterns were mainly related to a north–south gradient in sea‐surface temperature and bathymetric constraints. Main conclusions Incorporating phylogenetic information into the measurement of beta diversity did not offer further insights to the bioregionalization scheme based solely on compositional beta diversity. This suggests that evolutionary and historical processes played only a minor role in shaping the contemporary patterns of beta diversity in the Mediterranean coastal fish fauna. However, our results support the view that contemporary environmental conditions play a major role in determining the distribution of these species.
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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 | 0,000 |
| 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 ».