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Enregistrement W3088505753 · doi:10.1111/fwb.13616

Ecological correlates of riverine diatom and macroinvertebrate alpha and beta diversity across Arctic Fennoscandia

2020· article· en· W3088505753 sur OpenAlexaff
John E. Brittain, Nikolai Friberg, Jukka Aroviita, Maria Kahlert, Satu‐Maaria Karjalainen, François Keck, Jennifer Lento, Petri Liljaniemi, Heikki Mykrä, Susanne C. Schneider, Jukka Ylikörkkö

Notice bibliographique

RevueFreshwater Biology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Invertebrate Ecology and Behavior
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesNorsk Institutt for VannforskningUlkoministeriö
Mots-clésBeta diversityEcologyDiatomArcticAlpha diversityInvertebrateBETA (programming language)ZooplanktonGeographyBiologySpecies diversityEnvironmental scienceBiodiversity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Arctic freshwaters support biota adapted to the harsh conditions at these latitudes, but the climate is changing rapidly and so are the underlying environmental filters. Currently, we have limited understanding of broad‐scale patterns of Arctic riverine biodiversity and the correlates of α‐ and β‐diversity. Using information from a database set up within the scope of the Arctic Council's Conservation of Arctic Flora and Fauna Circumpolar Biodiversity Monitoring Plan, we analysed patterns and correlates of α‐ and β‐diversity in benthic diatom and macroinvertebrate communities across northern Norway, Sweden, and Finland. We analysed variation in total β‐diversity and its replacement and richness difference components in relation to location of the river reach and its drainage basin (Baltic Sea in the south, the Barents Sea in the east and the north, and the Norwegian Sea in the west), in addition to climate and environmental variables. In both macroinvertebrates and diatoms, the replacement and richness difference components showed wide variation. For macroinvertebrates, the richness difference component was the more important, whereas for diatoms, the replacement component was the more important in contributing to variation in β‐diversity. There was no significant difference in β‐diversity between the three main drainage basins, but species composition differed among the drainage basins. Based on the richness difference component of β‐diversity, climate variables were most strongly associated with community variation in macroinvertebrates. In diatoms, both environmental and climate variables were strongly correlated with community compositional variation. In both groups, there were also significant differences in α‐diversity among the three main drainage basins, and several taxa were significant indicators of one of these drainage basins. Alpha diversity was greater in areas with a continental climate, while the oceanic areas in the west harboured greatly reduced flora and fauna. The correlates of biodiversity were relatively similar in macroinvertebrates and diatoms. Climate variables, in particular temperature, were the most strongly associated with biodiversity patterns in the Arctic rivers of Fennoscandia. Sedimentary geology may be associated with increased productivity and, to a lesser extent, with sensitivity to acidification. There was considerable variation in community composition across Arctic Fennoscandia, indicating the necessity of protecting several stream reaches or even whole catchments within each region to conserve total riverine biodiversity. Furthermore, it is likely that the predicted changes in temperature in Arctic areas will influence riverine diversity patterns across Fennoscandia.

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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,994

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations27
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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