Concomitant impacts of climate change, fragmentation and non‐native species have led to reorganization of fish communities since the 1980s
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim In response to climate change, species distribution shifts resulting from local extinctions, colonizations and variations in population abundances potentially lead to community‐level reorganizations. Here, we assess changes over time in stream fish communities, quantify the extent to which these changes are attributable to population declines or increases and identify their main drivers. Location France. Time period 1980–2012. Major taxa studied Stream fish species. Methods We used abundance‐monitoring data to quantify changes in composition and uniqueness for 332 stream fish communities between a cold historical period (1980–1993) and a warm contemporary period (2004–2012). Then, we used a model‐averaging procedure to test the impacts of factors related to climate, land use and non‐native species density and their interacting effects in shaping community reorganization. Results We observed biotic homogenization over time in stream fish communities, although some communities experienced differentiation. Changes in composition mainly resulted from population declines and were favoured by an increase in temperature seasonality and in non‐native species density. Population declines decreased with fragmentation and changes in non‐native species density, whereas population increases were negatively driven by changes in precipitation and positively by fragmentation. Our results provide evidence that environmental changes can interact with other factors (e.g., upstream–downstream, fragmentation intensity) to determine community reorganization. Main conclusions In the context of global change, fish assemblage reorganizations mainly result from population declines of species. These reorganizations are spatially structured and driven by both climatic and human‐related stressors. Here, we emphasize the need to take into account several components of global change, because the interplay between stressors might play a key role in the ongoing biodiversity changes.
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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 | 0,000 |
| 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 ».