A Functional Approach to Zooplankton Communities in Mountain Lakes Stocked With Non‐Native Sportfish Under a Changing Climate
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cumulative impacts of multiple stressors on freshwater biodiversity and ecosystem function likely increase with elevation, thereby possibly placing alpine communities at greatest risk. Here, consideration of species traits enables stressor effects on taxonomic composition to be translated into potential functional impacts. We analyzed data for 47 taxa across 137 mountain lakes and ponds spanning large latitudinal (491 km) and elevational (1,399 m) gradients in western Canada, to assess regional and local factors of the taxonomic composition and functional structure of zooplankton communities. Multivariate community analyses revealed that small body size, clonal reproduction via parthenogenesis, and lack of pigmentation were species traits associated with both introduced non‐native sportfish and also environmental conditions reflecting a warmer and drier climate—namely higher water temperatures, shallower water depths, and more chemically concentrated water. Thus, historical introductions of sportfish appear to have potentially induced greater tolerance in zooplankton communities of future climatic warming, especially in previously fishless alpine lakes. Although alpine lake communities occupied a relatively small functional space (i.e., low functional diversity), they were contained within the broader regional functional structure. Therefore, our findings point to the importance of dispersal by lower montane species to the future functional stability of alpine communities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».