Patterns of fish species distributions replicated across three parallel rivers suggest biotic zonation in response to a longitudinal temperature gradient
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Environmental gradients determine the distributions of individual species, which, in turn, shape patterns of species assemblage across those gradients. We used species distribution models to study the assemblage of fish species along the three mainstem rivers in the South Saskatchewan River Basin ( SSRB ) in Alberta, which flow in parallel across an 800‐km longitudinal span and down 1400 m from the Rocky Mountains to the Great Plains of North America. We estimated the similarity of species assemblages along each river to identify general patterns of species assemblage associated with temperature and five other physiochemical variables. Mean July water temperature, which ranged from <11°C at high elevation to >21°C at low elevation, was strongly associated with the presence–absence of most species in the SSRB . We found that high turnover occurred at two locations along the longitudinal gradient: where mean July water temperature was approximately 15°C and where mean July water temperature was approximately 19 or 20°C. There was also an increase in species richness at lower elevations where water temperatures were higher. Models incorporating forecasted changes in water temperature with climate change will likely provide accurate predictions of changes in the diversity and distribution of riverine fish communities across topographically heterogeneous landscapes.
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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) | 0,001 | 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 ».