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Enregistrement W2516400199 · doi:10.1111/ddi.12468

Examining the effects of climate change and species invasions on Ontario walleye populations: can walleye beat the heat?

2016· article· en· W2516400199 sur OpenAlexafffundabout
Thomas M. Van Zuiden, Sapna Sharma

Notice bibliographique

RevueDiversity and Distributions · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaYork UniversityMinistry of Natural Resources
Mots-clésClimate changeBass (fish)FisheryEcologyBiodiversityInvasive speciesGeographyBiologyEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Aim The combined effects of multiple environmental stressors continue to threaten global biodiversity, yet predicting how biotic interactions between native and invasive species may change across a landscape in a multiple stressor environment is relatively understudied. We aim to identify how the invasion of smallmouth bass ( Micropterus dolomeiu ) may influence native walleye ( Sander vitreus ) populations across Ontario lakes at the landscape scale in a changing climate. Location Ontario, Canada. Methods Using a database that included the abundance and occurrence of over 130 fish species, lake chemistry and lake morphology for 722 lakes, a redundancy analysis was conducted to identify environmental conditions preferred by walleye and smallmouth bass. Multiple linear regression models were then developed to identify the relationship between walleye and multiple stressors (including climate change and biotic interactions with invasive species). Using future scenarios of climate change, we were then able to project future walleye–smallmouth bass co‐occurrences. Results Smallmouth bass were found to prefer different environmental conditions than walleye; however, when walleye and smallmouth bass were found in the same lakes, walleye abundance was reduced almost threefold. Multiple regression models further suggested that there are fewer walleye in lakes with smallmouth bass. Subsequently, we predicted that under future scenarios of climate change the overlapping co‐occurrence of walleye and smallmouth bass may increase by 86–332% by the year 2070. Main conclusions We illustrate the importance of including multiple environmental stressors in statistical models when attempting to understand how native species will be impacted by invasive species and climate change. While independently climate change is anticipated to lower walleye abundances across Ontario, this change is expected to be exacerbated by invasions of warmwater predators.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,101
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,064
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,141 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations38
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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