Coastal biophysical processes and the biogeography of rocky intertidal species along the south‐eastern Pacific
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim We assess the spatial distribution of a suite of coastal biophysical characteristics and how their variability is related to the distribution and geographic range of a diverse assemblage of coastal benthic species with different larval dispersal strategies. Location South‐eastern Pacific ( SEP ) coast between 18°20′S and 42°35′S. Methods Biophysical variability was assessed using chlorophyll‐a concentration, sea surface temperature and the signal of turbid river plumes derived from MODIS onboard the Aqua satellite. We established the dominant spatial components using wavelet and coherence analysis, and evaluated the biogeographic structure of 51 rocky intertidal species sampled over ~2,600 km along the SEP using multivariate classification and regression trees. Results Biogeographic breaks detected here were consistent with recent biogeographic classification schemes. Distribution breakpoints for species with lecithotrophic larvae clustered around 30°S. We observed a previously unreported break in the distribution of species with planktotrophic larval dispersal strategies around 35°S. These breaks are related to coherence in the spatial structure of sea surface temperature, chlorophyll‐a and river outflow over different temporal scales. Regions with similar biophysical characteristics, and the breaks the separate them, are in striking agreement with the biogeographic patterns revealed by the multivariate classification trees. Main conclusions Our results reconcile patterns of biogeographic structure reported for other groups of species along the SEP coast. We suggest that river outflow, a poorly studied coastal environmental forcing, may play an important role in determining the geographic distribution of rocky shore species, probably through its effects on larval dispersal patterns.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».