Response diversity, nonnative species, and disassembly rules buffer freshwater ecosystem processes from anthropogenic change
Notice bibliographique
Résumé
Integrating knowledge of environmental degradation, biodiversity change, and ecosystem processes across large spatial scales remains a key challenge to illuminating the resilience of earth's systems. There is now a growing realization that the manner in which communities will respond to anthropogenic impacts will ultimately control the ecosystem consequences. Here, we examine the response of freshwater fishes and their nutrient excretion - a key ecosystem process that can control aquatic productivity - to human land development across the contiguous United States. By linking a continental-scale dataset of 533 fish species from 8100 stream locations with species functional traits, nutrient excretion, and land remote sensing, we present four key findings. First, we provide the first geographic footprint of nutrient excretion by freshwater fishes across the United States and reveal distinct local- and continental-scale heterogeneity in community excretion rates. Second, fish species exhibited substantial response diversity in their sensitivity to land development; for native species, the more tolerant species were also the species contributing greater ecosystem function in terms of nutrient excretion. Third, by modeling increased land-use change and resultant shifts in fish community composition, land development is estimated to decrease fish nutrient excretion in the majority (63%) of ecoregions. Fourth, the loss of nutrient excretion would be 28% greater if biodiversity loss was random or 84% greater if there were no nonnative species. Thus, ecosystem processes are sensitive to increased anthropogenic degradation but biotic communities provide multiple pathways for resistance and this resistance varies across space.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».