Effect of lake size, isolation and top predator presence on nested fish community structure
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim Predator–prey interactions are important determinants of community composition in freshwater habitats but have rarely been examined as a potential cause of nested community structure. In nested communities, species present in small assemblages are proper subsets of those present in larger assemblages. The goal of our study was to determine whether fish communities in the lakes of two regions were significantly nested, and if so, whether lake size, isolation and piscivorous fish (top predator) presence contributed to the nested pattern. Location We used fish community data from two regions in Ontario, Canada that differ in terms of range in lake size and lake isolation. The Black and Hollow Rivers and Manitoulin Island data sets contain fish community data from 52 and 49 lakes respectively. Methods Using two metrics, we tested whether fish assemblages were significantly nested. We evaluated the impact of lake size, isolation and top predator presence on both lake nested rank order and species richness. We then assessed idiosyncratic species that did not conform to the nested pattern. Results Fish assemblages in both regions were significantly nested. There was a significant positive correlation between lake size and nestedness of fish assemblages in both data sets. One measure of lake isolation explained some residual variation in species richness in both regions. Top predator presence was a significant predictor of richness of other fishes in one region. Examination of idiosyncratic species suggested that top predators may have affected community structure in both regions. Main conclusions Lake size was the strongest predictor of fish community nestedness in these regions. Although we found mixed results with respect to the effect of top predator presence, our study demonstrates that it can affect assemblage nestedness, and that spatial variables may influence the importance of predation as a causal mechanism.
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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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».