Development of anchialine cave habitats and karst subterranean estuaries since the last ice age
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Extinction models generally predict that coastal and neritic fauna benefit during sea-level rise (transgression), whereas sea-level retreat (regression) diminishes their suitable habitat area and promotes evolutionary bottlenecks. Sea-level change also impacts terrestrial island biogeography, but it remains a challenge to evidence how sea-level rise impacts aquatic island biogeography, especially in the subterranean realm. Karst subterranean estuaries (KSEs) occur globally on carbonate islands and platforms, and they are populated by globally-dispersed, ancient ecosystems (termed anchialine). Anchialine fauna currently exhibit a disjunct biogeography that cannot be completely explained by plate tectonic-imposed vicariance. Here we provide evidence that anchialine ecosystems can experience evolutionary bottlenecks caused by habitat reduction during transgression events. Marine-adapted anchialine fauna benefit from habitat expansion during transgressions, but fresh- and brackish-adapted fauna must emigrate, evolve to accommodate local habitat changes, or are regionally eliminated. Phanerozoic transgressions relative to long-term changes in subsidence and relief of regional lithology must be considered for explaining biogeography, evolution, local extirpation or complete extinction of anchialine fauna. Despite the omission of this entire category of environments and animals in climate change risk assessments, the results indicate that anchialine fauna on low-lying islands and platforms that depend upon meteoric groundwater are vulnerable to habitat changes caused by 21st century sea-level rise.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 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 ».