Climate and productivity shape fish and invertebrate community structure in subarctic lakes
Notice bibliographique
Résumé
Summary Climate change and land‐use intensification are increasing productivity in subarctic lakes. Simultaneously, fish and invertebrate species adapted to temperate conditions are expanding their range northwards into subarctic habitats. Community level studies are required to predict long‐term effects of these dual stressors on subarctic freshwater ecosystems. We conducted a space‐for‐time study examining the fish, benthic invertebrate and pelagic zooplankton communities in littoral, profundal and pelagic habitats in 19 subarctic lakes situated on a temperature, land‐use and productivity gradient in northern Europe. Fish density (ranging between 0.5 and 150.5 fish per net series h −1 ) and biomass (range between 92 and 5,147 g per net series h −1 ) increased significantly with increasing lake temperature and productivity. This was associated with significantly decreasing body size (26 to 12 cm total length; 174 to 19 g body mass) and a shift in fish community structure from salmonid (Arctic charr Salvelinus alpinus , whitefish Coregonus lavaretus ), to percid (ruffe Gymnocephalus cernua , perch Perca fluviatilis) and ultimately cyprinid (roach Rutilus rutilus , bleak Alburnus alburnus ) dominance. Changes in fish community composition were most apparent in littoral and pelagic zones. Benthic macroinvertebrate density peaked in mesotrophic lakes, zooplankton density was highest at either end of the gradient, indicating habitat specific differences in predation pressure and top‐down control. Body size of zooplankton and benthic macroinvertebrates was negatively related to temperature and productivity. These results suggest that climate change and intensification of land‐use practices are gradually turning subarctic lakes into warmer, less transparent and more productive systems harbouring abundant, small‐sized and warmer adapted communities.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».