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Enregistrement W2897595764 · doi:10.1002/ecs2.2460

Spatial distribution of life‐history traits and their response to environmental gradients across multiple marine taxa

2018· article· en· W2897595764 sur OpenAlexaff
Laurène Pécuchet, Gabriel Reygondeau, William W. L. Cheung, Priscilla Licandro, P. Daniël van Denderen, Mark Payne, Martin Lindegren

Notice bibliographique

RevueEcosphere · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine Biology and Ecology Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesVillum Fonden
Mots-clésEcologyTaxonSpatial distributionGeographyBiologyLife history theoryDistribution (mathematics)Environmental changeLife historyClimate change

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Trait‐based approaches enable comparison of community composition across multiple organism groups. Yet, little is known about the degree to which empirical trait responses found for one taxonomic group can be generalized across organisms. In this study, we investigated the spatial variability of marine community‐weighted mean traits and compared their environmental responses across multiple taxa and habitats, including pelagic zooplankton (copepods), demersal fish, and benthic infaunal invertebrates. We used extensive, spatially explicit datasets collected from scientific surveys in the North Sea and examined community composition of these groups using a trait‐based approach. In order to cover the key biological characteristics of an organism, we considered three life‐history traits (adult size, offspring size, and fecundity) and taxon‐specific feeding traits. While many of the traits co‐varied in space and notably demonstrated a south–north gradient, none of the traits showed a consistent spatial distribution across all groups. However, traits are often correlated as a result of trade‐offs. When studying spatial patterns of multiple traits variability in fish and copepods, we showed a high spatial correlation. This also applied to a lesser extent to fish and benthic infauna, whereas no correlation was found between benthic infauna and copepods. The result suggested a decoupling in the community traits between strictly benthic and strictly pelagic species. The strongest drivers of spatial variability for many community traits are the gradients in temperature seasonality, primary productivity, fishing effort, and depth. Spatial variability in benthic traits also co‐varied with descriptors of the seabed habitat. Overall, results showed that trait responses to environmental gradients cannot be generalized across organism groups, pointing toward potential complex responses of multi‐taxa communities to environmental changes and highlighting the need for cross‐habitat multi‐trait analyses to foresee how environmental change will affect community structure and biodiversity at large.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,989

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,195 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations30
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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