MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2978473274 · doi:10.1111/fwb.13405

Circumpolar patterns of Arctic freshwater fish biodiversity: A baseline for monitoring

2019· article· en· W2978473274 sur OpenAlexaff
Sarah M. Laske, Per‐Arne Amundsen, Kirsten Christoffersen, Jaakko Erkinaro, Brian Hayden, Jani Heino, Kerstin Holmgren, Kimmo K. Kahilainen, Jennifer Lento, Panu Orell, Johan Östergren, Michael Power, Р. Р. Рафиков, Atso Romakkaniemi, Martin‐A. Svenning, Heidi K. Swanson, Matthew S. Whitman, Christian E. Zimmerman

Notice bibliographique

RevueFreshwater Biology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensUniversity of WaterlooUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesNorges ForskningsrådNaturvårdsverketMinistry of Science and Higher Education of the Russian FederationAcademy of Finland
Mots-clésSpecies richnessBiodiversityArcticCircumpolar starSalvelinusEcologyBeta diversityEcoregionAlpha diversityFreshwater ecosystemLatitudeGeographyGamma diversitySpecies diversityFreshwater fishEcosystemBiologyFisheryOceanographyTroutFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Climate change, biological invasions, and anthropogenic disturbance pose a threat to the biodiversity and function of Arctic freshwater ecosystems. Understanding potential changes in fish species distribution and richness is necessary, given the great importance of fish to the function of freshwater ecosystems and as a resource to humans. However, information gaps limit large‐scale studies and our ability to determine patterns and trends in space and time. This study takes the first step in determining circumpolar patterns of fish species richness and composition, which provides a baseline to improve both monitoring and conservation of Arctic freshwater biodiversity. Information on species presence/absence was gathered from the Circumpolar Biodiversity Monitoring Program's Freshwater Database and used to examine patterns of freshwater fish γ‐, α‐, and β‐diversity across 234° of longitude in the Arctic. The metrics of diversity provided information on species richness and composition across hydrobasins, ecoregions, and Arctic zones. Circumpolar patterns of fish species biodiversity varied with latitude, isolation, and coarse ecoregion characteristics; patterns were consistent with historic and contemporary barriers to colonisation and environmental characteristics. Gamma‐diversity was lower in the high Arctic compared to lower latitude zones, but α‐diversity did not decrease with increasing latitude below 71°N, reflecting glacial history. Alpha‐diversity was reduced to a single species, Arctic charr Salvelinus alpinus , in ecoregions above 71°N, where γ‐diversity was the lowest. Beta‐diversity indicated little variation in the composition and richness of species across the High Arctic; at lower latitudes, ecoregions contained more species, although species composition turned over across large spatial extents. In an analysis of five ecoregions in the circumpolar Arctic, physical isolation, and ecoregion area and topography were identified as strong drivers of γ‐, α‐, and β‐diversity. Physical isolation reduced the γ‐ and α‐diversity, and changes in β‐diversity between adjacent locations were due mainly to losses in species richness, rather than due to differences in species composition. Heterogeneity of habitats, environmental gradients, and geographic distance probably contributed to patterns of fish dissimilarity within and across ecoregions. This study presents the first analysis of large‐scale patterns of freshwater fish biodiversity in the circumpolar Arctic. However, information gaps in space, time, and among taxonomic groups remain. Future inclusion of extensive archive and new data will allow future studies to test for changes and drivers of the observed patterns of biodiversity. This is important given the potential impacts of ongoing and accelerating climate change, land use, and biotic exchange on Arctic fish biodiversity.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,355
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,205 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFreshwater BiologyMême sujetFish Ecology and Management StudiesTravaux en français237 207