Implications of long-term dynamics of fish and zooplankton communities for among-lake comparisons
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the environmental determinants of lake community composition has been a central pursuit in freshwater ecology. Previous studies have defined community composition based on temporally limited surveys, with the implicit assumption that interannual variation is negligible compared with among-lake variability. Using a long-term data set for fish and zooplankton communities in five north temperate lakes (Wisconsin, USA), we found that interannual, within-lake similarity in species composition (a measure of temporal stability in community composition) generally exceeded community similarity among lakes. Despite these differences, however, the strength of community–environment relationships were found to range widely (2%–99% explained variation) depending on the choice of single-year sample used in the analysis, a result of high temporal coherence in limnological and biological characteristics. Perhaps of greatest concern, interannual similarity in species composition showed consistent relationships with habitat variables commonly used to explain community differences among lakes. Decreasing lake area and shoreline perimeter (indicative of lower habitat heterogeneity) and seepage lakes were associated with low interannual similarity in community composition, thus confounding the ability to differentiate among lake communities according to their habitat characteristics. In light of our results, we offer a number of explicit recommendations for the selection and analysis of community data in future cross-lake studies.
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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 | 0,018 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».