Fish assemblage composition within the floodplain habitat mosaic of a tropical lake (Tonle Sap, Cambodia)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Understanding how habitat heterogeneity is linked to biodiversity patterns within flood–pulse catchments is needed for their effective conservation. To study those communities, researchers have begun to explore how local environmental factors influence species composition patterns at relatively fine scales within complex habitat mosaics. However, a robust description of the link between communities’ composition and their floodplain habitat characteristics remains poorly articulated. In the Tonle Sap Lake (TSL) of Cambodia, we evaluated whether mesohabitat‐scale (1–5 km) factors throughout the floodplain structured the fish assemblage temporally and spatially. First, we determined whether TSL fish assemblage changed seasonally and, if so, what assemblage components were driving that change. Second, we determined whether environmental factors structured fish composition across floodplain mesohabitat patches during the wet season. Third, we evaluated whether dominant species displayed affinities for specific areas within the floodplain during the wet season, potentially identifying critical mesohabitat patches for the fish assemblage. Fish were collected from nine sites along an elevational gradient traversing the floodplain every 3 months from March 2014 through January 2015. Correspondence analysis and analysis of variance were used to assess seasonal variation in the species composition. Canonical correspondence analysis and a mantel test were then used to identify the significance of environmental factors structuring the fish assemblage. Fish assemblages changed across seasons; in particular, migratory species occurrence decreased during the dry season. During the wet season, the fish assemblage was structured spatially by mesohabitat‐scale factors such as vegetation and water quality. Furthermore, the flooded forest mesohabitat directly adjacent to the permanent lake displayed particularly high species richness and abundance. However, a majority of TSL species appeared to be highly mobile, occurring across multiple floodplain mesohabitats. We concluded that fish assemblage structure and floodplain mesohabitat use within TSL may depend strongly upon the maintenance of the natural flow regime. Since the flow regime will probably be modified by upstream dam development, trade‐offs will emerge between the cycle of fishing on which local residents depend, and the hydropower and agricultural benefits of damming the Mekong River system.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».