From projected species distribution to food‐web structure under climate change
Notice bibliographique
Résumé
Climate change is inducing deep modifications in species geographic ranges worldwide. However, the consequences of such changes on community structure are still poorly understood, particularly the impacts on food-web properties. Here, we propose a new framework, coupling species distribution and trophic models, to predict climate change impacts on food-web structure across the Mediterranean Sea. Sea surface temperature was used to determine the fish climate niches and their future distributions. Body size was used to infer trophic interactions between fish species. Our projections reveal that 54 fish species of 256 endemic and native species included in our analysis would disappear by 2080-2099 from the Mediterranean continental shelf. The number of feeding links between fish species would decrease on 73.4% of the continental shelf. However, the connectance of the overall fish web would increase on average, from 0.26 to 0.29, mainly due to a differential loss rate of feeding links and species richness. This result masks a systematic decrease in predator generality, estimated here as the number of prey species, from 30.0 to 25.4. Therefore, our study highlights large-scale impacts of climate change on marine food-web structure with potential deep consequences on ecosystem functioning. However, these impacts will likely be highly heterogeneous in space, challenging our current understanding of climate change impact on local marine ecosystems.
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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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».