Scale dependence of environmental controls on the functional diversity of coral reef fish communities
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim The functional composition of local assemblages is hypothesized to be controlled by hierarchical environmental filters, whereby the importance of different abiotic and biotic factors varies across both spatial scales and the different dimensions of functional diversity. We examine scale dependence in functional diversity–environment relationships with the ultimate aim of advancing models that predict the response of functional diversity to global change. Location Coral reefs surrounding 23 minimally disturbed central‐western Pacific islands. Time period 2010–2015. Major taxa studied Coral reef fishes. Methods We surveyed 1,423 reef sites using a standardized monitoring protocol and classified the 547 taxa encountered based on traits related to resource use, body size and behaviour. For each fish community, we calculated species richness and three metrics of functional diversity: functional richness, functional redundancy and functional evenness. We then built nested models at three spatial scales to evaluate the predictive power of environmental conditions over each component of functional diversity. Results Climatic variables (e.g., primary productivity) and geomorphic context (e.g., bathymetric slope) were more important in predicting functional diversity at coarse spatial scales. In contrast, local measures of habitat quality, including benthic complexity, depth and hard coral cover, were generally most important at finer scales. All diversity metrics were better predicted at coarser scales, but which predictors were important varied among metrics. Main conclusions The observed scale dependence in environmental predictors of functional diversity generally matches models of hierarchical filters on functional community assembly. Contrary to expectation, however, functional evenness and functional redundancy, which incorporate information on biomass distributions, were not better predicted at finer spatial scales. Instead, broad‐scale variation in environmental variables was most important in predicting all components of functional diversity. Furthermore, the distinct responses of each functional diversity metric to environmental variation indicate that each measures a unique dimension of reef‐fish diversity, and environmental change may affect each differently.
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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 | 0,001 | 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 ».