Susceptibility of European freshwater fish to climate change: Species profiling based on life‐history and environmental characteristics
Notice bibliographique
Résumé
Climate change is expected to strongly affect freshwater fish communities. Combined with other anthropogenic drivers, the impacts may alter species spatio-temporal distributions and contribute to population declines and local extinctions. To provide timely management and conservation of fishes, it is relevant to identify species that will be most impacted by climate change and those that will be resilient. Species traits are considered a promising source of information on characteristics that influence resilience to various environmental conditions and impacts. To this end, we collated life-history traits and climatic niches of 443 European freshwater fish species and compared those identified as susceptible to climate change to those that are considered to be resilient. Significant differences were observed between the two groups in their distribution, life history, and climatic niche, with climate-change-susceptible species being distributed within the Mediterranean region, and being characterized by greater threat levels, lesser commercial relevance, lower vulnerability to fishing, smaller body and range size, and warmer thermal envelopes. Based on our results, we establish a list of species of highest priority for further research and monitoring regarding climate-change susceptibility within Europe. The presented approach represents a promising tool to efficiently assess large groups of species regarding their susceptibility to climate change and other threats, and to identify research and management priorities.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».