Relationships between species feeding traits and environmental conditions in fish communities: a three-matrix approach
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the relationships between species biological traits and the environment is crucial to predicting the effect of habitat perturbations on fish communities. It is also an essential step in the assessment of the functional diversity. Using two complementary three-matrix approaches (fourth-corner and RLQ analyses), we tested the hypothesis that feeding-oriented traits determine the spatial distributions of littoral fish species by assessing the relationship between fish spatial distributions, fish species traits, and habitat characteristics in two Laurentian Shield lakes. Significant associations between the feeding-oriented traits and the environmental characteristics suggested that fish communities in small lakes (displaying low species richness) can be spatially structured. Three groups of traits, mainly categorized by the species spatial and temporal feeding activity, were identified. The water column may be divided in two sections, each of them corresponding to a group of traits related to the vertical distribution of the prey coupled with the position of the mouth. Lake areas of low structural complexity were inhabited by functional assemblages dominated by surface feeders while structurally more complex areas were occupied by mid-water and benthic feeders. A third group referring to the time of feeding activity was observed. Our work could serve as a guideline study to evaluate species traits x environment associations at multiple spatial scales. Our results indicate that three-matrix statistical approaches are powerful tools that can be used to study such relationships. These recent statistical approaches open up new research directions such as the study of spatially based biological functions in lakes. They also provide new analytical tools for determining, for example, the potential size of freshwater protected areas.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».