Forecasting fine‐scale changes in the food‐web structure of coastal marine communities under climate change
Notice bibliographique
Résumé
Climate change is inducing deep modifications in local communities worldwide as a consequence of individualistic species range shifts. Understanding how complex interaction networks will be reorganized under climate change represents a major challenge in the fields of ecology and biogeography. However, forecasting the potential effects of climate change on local communities, and more particularly on food‐web structure, requires the consideration of highly structuring processes, such as trophic interactions. A major breakthrough is therefore expected by combining predictive models integrating habitat selection processes, the physiological limits of marine species and their trophic interactions. In this study, we forecasted the potential impacts of climate change on the local food‐web structure of the highly threatened Gulf of Gabes ecosystem located in the south of the Mediterranean Sea. We coupled the climatic envelope and habitat models to an allometric niche food web model, hence taking into account the different processes acting at regional (climate) and local scales (habitat selection and trophic interactions). Our projections under the A2 climate change scenario showed that future food webs would be composed of smaller species with fewer links, resulting in a decrease of connectance, generality, vulnerability and mean trophic level of communities and an increase of the average path length, which may have large consequences on ecosystem functioning. The unified framework presented here, by connecting food‐web ecology, biogeography and seascape ecology, allows the exploration of spatial aspects of interspecific interactions under climate change and improves our current understanding of climate change impacts on local marine food webs.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,002 | 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 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 ».