Surface water connectivity drives richness and composition of Arctic lake fish assemblages
Notice bibliographique
Résumé
Summary Surface water connectivity can influence the richness and composition of fish assemblages, particularly in harsh environments where colonisation factors and access to seasonal refugia are required for species persistence. Studies regarding influence of connectivity on Arctic fish distributions are limited and are rarely applied to whole assemblage patterns. To increase our understanding of how surface water connectivity and related hydrologic variables influence assemblage patterns, we investigated species richness and composition of Arctic lake fishes over a large region, 8500 km 2 , of the central Arctic Coastal Plain, Alaska. We collected fish presence/non‐detection data from 102 lakes and used a hierarchical multispecies occupancy framework to derive species richness and inform species composition patterns. Our mean estimate of regional richness was 12.3 ( SD 0.5) species. Presence of a permanent channel connection was an overriding factor affecting species richness (mean 3.6, 95% CI 3.1–4.9), presumably driving lake colonisation potential. In lakes without a permanent channel connection, data suggest richness (mean 2.0, 95% CI 1.7–3.3) increased with the availability of in‐lake winter refugia and with the potential of ephemeral connections during spring floods. Fish species functional traits and environmental faunal filters contributed to patterns of richness and assemblage composition. Composition corresponded with richness in a coherent manner, where each successive level of richness contained several discrete assemblages that showed similar responses to the environment. Lakes with permanent channel connections contained both widespread and restricted species, while the species‐poor lakes that lacked a connection contained mainly widespread species. This work provides useful baseline information on the processes that drive the relations between patch connectivity and fish species richness and assemblage composition. The environmental processes that organise fish assemblages in Arctic lakes are likely to change in a warming climate.
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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 | 0,001 |
| 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 ».