Epifaunal diversity patterns within and among seagrass meadows suggest landscape‐scale biodiversity processes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Coastal seascapes can support high animal diversity and secondary productivity that attracts conservation interest and provides ecosystem services. Though the importance of spatial structure in marine habitats is well known, determining the dominant spatial scale for biodiversity patterns is an often‐overlooked dimension of the ecological and conservation value of seagrass meadows. We estimated biodiversity patterns at fine (0.28 m 2 ), meadow and seascape scales to explore whether seagrass‐associated biodiversity patterns are consistent with spatial processes such as abiotic habitat filtering or metacommunity dynamics in a northeast Pacific seascape. In Barkley Sound, British Columbia, we quantified epifaunal biodiversity on eelgrass ( Zostera marina ) to test three hypotheses: Taxonomic diversity and composition (1) vary randomly within meadows but (2) vary systematically among meadows reflecting meadow location or environmental conditions, and (3) spatial patterns are stable over time. We sampled epifaunal invertebrates in a systematic spatial grid within nine eelgrass meadows. We found that epifaunal community composition varied as much over a few meters within the same meadow as among meadows separated by kilometers and of different sizes and wave exposures. In each meadow, we observed less than three‐quarters of the species in the regional species pool, and we observed non‐random spatial aggregation within many species. Even with spatial turnover, assemblages were more similar than predicted by null models based on random species distributions, suggesting that some species tend to co‐occur in high abundance. These spatial biodiversity patterns were not clearly explained by meadow location, area, or abiotic conditions, except that there were differences in clusters of meadows distinguished by their salinity (more marine vs. more fresh). Our results indicate that effective conservation and understanding of how seagrass can support high biodiversity and ecosystem function may require consideration of spatial connections among meadows, and not just the condition of the meadows themselves.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».