Linking zooplankton richness with energy input and insularity along altitudinal and latitudinal gradients
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Altitudinal and latitudinal gradients are excellent venues for investigating the direct and indirect effects of air temperature, solar irradiance, and insularity on spatial patterns of aquatic biodiversity. The findings can be used to predict how lake communities will respond to increasingly extreme climate events. We explored hypotheses of energy/climate, geography, and glacial history explaining patterns in species richness in a historical dataset of crustacean zooplankton communities from 436 lakes in the Canadian Rocky Mountains. GIS‐based estimates of solar and thermal energy inputs combined with habitat area and insularity provided the best prediction of local species richness. Energetic and geographic factors explained a moderate proportion of the total variation in species richness (Generalized R2 = 0.50), and were sufficient to account for both altitudinal and latitudinal gradients in zooplankton diversity. History of deglaciation was not supported as a predictor of patterns in species richness. A post hoc analysis with a smaller dataset also found strong support for lake pH, and some support for fish presence as predictors of species richness, but these only increased the proportion of the total variation explained very slightly relative to the model including only energetic and geographic factors (Generalized R2 = 0.55 vs. 0.53). Our findings highlight the multiplicity of local and regional factors of zooplankton species richness in mountain lakes, forecasting that it will increase under a scenario of warmer and drier (i.e., less cloud cover) conditions, especially in high connectivity lakes that cease to be fed by rapidly disappearing glaciers.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».