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Enregistrement W3003770351 · doi:10.1111/ddi.13026

Marine epibenthic functional diversity on Flemish Cap (north‐west Atlantic)—Identifying trait responses to the environment and mapping ecosystem functions

2020· article· en· W3003770351 sur OpenAlexafffund
Francisco Javier Murillo, Benjamin Weigel, Mariève Bouchard Marmen, Ellen Kenchington

Notice bibliographique

RevueDiversity and Distributions · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine Biology and Ecology Research
Établissements canadiensBedford Institute of OceanographyFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans Canada
Mots-clésEcologySpecies richnessBenthic zoneCommunity structureEcosystemBiodiversityBiomass (ecology)Interspecific competitionMarine ecosystemHabitatBiologyEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Aim To characterize the functional diversity and selected ecological functions of marine epibenthic invertebrate communities at the ecosystem scale and to evaluate the relative contributions of environmental filtering, including bottom‐contact fishing, and competitive interactions to benthic community assembly. Location Flemish Cap, an ecosystem production unit and fishing bank in the high seas of the north‐west Atlantic Ocean. Methods Through the use of Hierarchical Modelling of Species Communities (HMSC), we have explored seven community response traits to the environment applied to 105 epibenthic species and evaluated the influence of such traits on the community assembly processes. Assumed bioturbation, nutrient cycling and habitat provision functions, linked to individual or a combination of biological traits, were mapped using random forest modelling. Results Functional richness within benthic communities reached an asymptote for trawl sets with roughly more than 30 species. Assemblages on top of the Flemish Cap (<500 m depth) were characterized by higher biomass of small‐ and medium‐sized species with short life spans, whereas large species with longer life spans and broadcast spawners were dominant in the deeper assemblages (500–1,500 m depth). The amount of variation explained by the species’ responses to the covariates mediated by the traits was relatively high (25%) indicating their relevance to community assembly. Community‐weighted mean trait values changed with depth and physical oceanographic variables, indicating that environmental filtering was occurring. Interspecific interactions, as inferred from the random effect at the sample level, accounted for 16.3% of the variance in the model, while fishing effort explained only 5.2% of the variance but conferred strong negative impacts for most species. Main conclusions Our results suggest that while bottom‐contact fishing impacts have an effect on functional diversity, changes to the physical oceanography of the system are likely to have more profound impacts. The maps of benthic functioning can aid assessments of ecosystem impacts of fishing.

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 candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge 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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,998

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 technologies0,0050,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,060
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,149 · 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

Citations46
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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