Food-Web Structure of Seagrass Communities across Different Spatial Scales and Human Impacts
Notice bibliographique
Résumé
Seagrass beds provide important habitat for a wide range of marine species but are threatened by multiple human impacts in coastal waters. Although seagrass communities have been well-studied in the field, a quantification of their food-web structure and functioning, and how these change across space and human impacts has been lacking. Motivated by extensive field surveys and literature information, we analyzed the structural features of food webs associated with Zostera marina across 16 study sites in 3 provinces in Atlantic Canada. Our goals were to (i) quantify differences in food-web structure across local and regional scales and human impacts, (ii) assess the robustness of seagrass webs to simulated species loss, and (iii) compare food-web structure in temperate Atlantic seagrass beds with those of other aquatic ecosystems. We constructed individual food webs for each study site and cumulative webs for each province and the entire region based on presence/absence of species, and calculated 16 structural properties for each web. Our results indicate that food-web structure was similar among low impact sites across regions. With increasing human impacts associated with eutrophication, however, food-web structure show evidence of degradation as indicated by fewer trophic groups, lower maximum trophic level of the highest top predator, fewer trophic links connecting top to basal species, higher fractions of herbivores and intermediate consumers, and higher number of prey per species. These structural changes translate into functional changes with impacted sites being less robust to simulated species loss. Temperate Atlantic seagrass webs are similar to a tropical seagrass web, yet differed from other aquatic webs, suggesting consistent food-web characteristics across seagrass ecosystems in different regions. Our study illustrates that food-web structure and functioning of seagrass habitats change with human impacts and that the spatial scale of food-web analysis is critical for determining results.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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) | 0,001 | 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 ».