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Enregistrement W2810630583 · doi:10.3354/meps12683

Beta diversity changes in estuarine fish communities due to environmental change

2018· article· en· W2810630583 sur OpenAlexaboutno aff
J. Linke, Mathieu Boudreau, MH Thériault, S. Courtenay, Roland Cormier, MJ Fortin

Notice bibliographique

RevueMarine Ecology Progress Series · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBeta diversityGeographyEcologyEstuaryGobyBiodiversityFish <Actinopterygii>FisheryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

MEPS Marine Ecology Progress Series Contact the journal Facebook Twitter RSS Mailing List Subscribe to our mailing list via Mailchimp HomeLatest VolumeAbout the JournalEditorsTheme Sections MEPS 603:161-173 (2018) - DOI: https://doi.org/10.3354/meps12683 Beta diversity changes in estuarine fish communities due to environmental change Andrew T. M. Chin1,*, Julia Linke2, Monica Boudreau3, Marie-Hélène Thériault3, Simon C. Courtenay4, Roland Cormier5, Marie-Josée Fortin1 1Department of Ecology and Evolutionary Biology, University of Toronto, 25 Willcocks Street, Toronto, Ontario M5S 3B2, Canada 2Department of Geography, University of Calgary, 2500 University Drive NW, Calgary, Alberta T2N 1N4, Canada 3Fisheries and Oceans Canada, 343 Université Avenue, Moncton, New Brunswick E1C 9B6, Canada 4School of Environment, Resources and Sustainability, Canadian Rivers Institute, University of Waterloo, 200 University Avenue W., Waterloo, Ontario N2L 3G1, Canada 5Centre for Materials and Coastal Research, Helmholtz-Zentrum Geesthacht, 1 Max-Planck-Straße, 21502 Geesthacht, Germany *Corresponding author: atm.chin@mail.utoronto.ca ABSTRACT: Estuarine ecosystems are intrinsically resilient to the dynamic fluctuations of environmental conditions. Yet, it is unknown how the changes in environmental variability associated with climate change will affect fish communities. We assessed how species turnover over space and time in estuaries is influenced by changes in environmental conditions over years. We used fish abundances and water quality sampled at 42 stations among 7 estuaries in New Brunswick (Canada) from 2005 to 2012 to estimate (1) spatial turnover between stations based on the local contribution to beta diversity (LCBD) index, and (2) temporal turnover from year to year based on the β-Sørensen index. We found that beta diversity was potentially structured (i) over space due to inherent within-year differences in each estuary and (ii) over time related to the environmental condition of the previous year which led to changes in salinity, dissolved oxygen, and water temperature at sampling stations. Species contribution to spatial beta diversity (SCBD) was attributed across all years to 4 key species which were sensitive to dissolved oxygen. The current environmental condition of dissolved oxygen, temperature, salinity, and eelgrass Zostera marina affected temporal year-to-year turnover. When each year is analyzed separately, the estuaries with the greatest annual summer temperature fluctuations within a station contribute the most to spatial beta diversity between estuaries. Understanding how fish community structure responds to changes in environmental conditions can help inform the management of estuarine resources in the face of a rapidly changing environment. KEY WORDS: Fish · Environmental change · Community ecology · Salinity · Temperature · Dissolved oxygen · Spatial beta diversity · Temporal beta diversity Full text in pdf format Supplementary material PreviousNextCite this article as: Chin ATM, Linke J, Boudreau M, Thériault MH, Courtenay SC, Cormier R, Fortin MJ (2018) Beta diversity changes in estuarine fish communities due to environmental change. Mar Ecol Prog Ser 603:161-173. https://doi.org/10.3354/meps12683 Export citation RSS - Facebook - Tweet - linkedIn Cited by Published in MEPS Vol. 603. Online publication date: September 17, 2018 Print ISSN: 0171-8630; Online ISSN: 1616-1599 Copyright © 2018 Inter-Research.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,216 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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