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Enregistrement W2591191230 · doi:10.1111/jbi.12978

Global variation in the beta diversity of lake macrophytes is driven by environmental heterogeneity rather than latitude

2017· article· en· W2591191230 sur OpenAlex
Janne Alahuhta, Sarian Kosten, Munemitsu Akasaka, Dominique Auderset, Mattia M. Azzella, Rossano Bolpagni, Claudia Petean Bove, Patricia A. Chambers, Eglantine Chappuis, John S. Clayton, Mary de Winton, Frauke Ecke, Esperança Gacia, Gana Gecheva, Patrick Grillas, Jennifer Hauxwell, Seppo Hellsten, Jan Hjort, Mark V. Hoyer, Christiane Ilg, Agnieszka Kolada, Minna Kuoppala, Torben L. Lauridsen, En Hua Li, Marit Mjelde, Alison Mikulyuk, Roger Paulo Mormul, Jun Nishihiro, Beat Oertli, Laïla Rhazi, Mouhssine Rhazi, Laura Sass, Christine Schranz, Martin Søndergaard, Takashi Yamanouchi, Qing Yu, Haijun Wang, Nigel Willby, Xiao Zhang, Jani Heino

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Biogeography · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Ecosystems and Phytoplankton Dynamics
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesMaa- ja MetsätalousministeriÖSeventh Framework ProgrammeWisconsin Department of Natural ResourcesHavs- och Vattenmyndigheten
Mots-clésMacrophyteBeta diversityLatitudeDiversity (politics)Variation (astronomy)GeographyEcologyEnvironmental scienceBiodiversityBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Aim We studied global variation in beta diversity patterns of lake macrophytes using regional data from across the world. Specifically, we examined (1) how beta diversity of aquatic macrophytes is partitioned between species turnover and nestedness within each study region, and (2) which environmental characteristics structure variation in these beta diversity components. Location Global. Methods We used presence–absence data for aquatic macrophytes from 21 regions distributed around the world. We calculated pairwise‐site and multiple‐site beta diversity among lakes within each region using Sørensen dissimilarity index and partitioned it into turnover and nestedness coefficients. Beta regression was used to correlate the diversity coefficients with regional environmental characteristics. Results Aquatic macrophytes showed different levels of beta diversity within each of the 21 study regions, with species turnover typically accounting for the majority of beta diversity, especially in high‐diversity regions. However, nestedness contributed 30–50% of total variation in macrophyte beta diversity in low‐diversity regions. The most important environmental factor explaining the three beta diversity coefficients (total, species turnover and nestedness) was elevation range, followed by relative areal extent of freshwater, latitude and water alkalinity range. Main conclusions Our findings show that global patterns in beta diversity of lake macrophytes are caused by species turnover rather than by nestedness. These patterns in beta diversity were driven by natural environmental heterogeneity, notably variability in elevation range (also related to temperature variation) among regions. In addition, a greater range in alkalinity within a region, likely amplified by human activities, was also correlated with increased macrophyte beta diversity. These findings suggest that efforts to conserve aquatic macrophyte diversity should primarily focus on regions with large numbers of lakes that exhibit broad environmental gradients.

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.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,269

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,207 · 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