Macroecological drivers of zooplankton communities across the mountains of western North America
Notice bibliographique
Résumé
Disentangling the environmental and spatial drivers of biological communities across large scales increasingly challenges modern ecology in a rapidly changing world. Here, we investigate the hierarchical and trait‐based organization of regional and local factors of zooplankton communities at a macroscale of 1240 mountain lakes and ponds spanning western North America (California, USA, to Yukon Territory, Canada). Variation partitioning was used to test the hypothesized importance of climate, connectivity, catchment features, and exotic sportfish to zooplankton beta‐diversity in the context of key functional traits (body size and reproductive dispersal potential) given the pronounced environmental heterogeneity (e.g. thermal gradients), topographic barriers, and legacy of stocked fish in mountainous regions. Dispersal limitation was inferred from multispecies patch connectivity estimates based on nearest and average distances to occupied patches. Environmental heterogeneity best explained community composition as catchment/lake features (morphometry, land cover, and lithology) collectively captured greater variation than did climate (temperature, precipitation, and solar radiation), local stocking, or connectivity; however, single climatic variables captured the most variation individually. Macrospatial variation by larger obligate sexual species was better explained than that by smaller cyclically parthenogenetic asexual species. Our results provide several novel insights into the macroecology of zooplankton of the North American Cordillera, demonstrating their stronger associations to climatically driven aquatic‐terrestrial habitat coupling than dynamics arising from introduced salmonids, human land‐use, or species dispersal. These findings highlight the clear and important role of these communities as bioindicators of the limnological impacts of accelerating rates of climate change, as their responses appear relatively not confounded by local human perturbations or dispersal limitation.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| 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 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 ».