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Enregistrement W3112765490 · doi:10.1111/jbi.14039

Consistent and transient drivers of freshwater zooplankton communities

2020· article· en· W3112765490 sur OpenAlexafffundabout
James S. Sinclair, Shelley E. Arnott, William A. Nelson, Kaitlyn B. Brougham

Notice bibliographique

RevueJournal of Biogeography · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésZooplanktonGeographySpatial ecologyLatitudeLongitudeTemporal scalesSpatial variabilityPhysical geographyEnvironmental changeSpatial analysisEcologyEnvironmental scienceClimate changeRemote sensingBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Aim Inferences of the predominant processes that structure communities are commonly based on single ‘snapshots’ in time, which may miss temporally transient but important mechanisms. In this study, we compared key environmental and spatial drivers of zooplankton composition across multiple years to quantify shifts in their relative importance through time, and to identify any drivers of temporal change. Location Southern Ontario, Canada. Taxon Zooplankton. Methods Zooplankton were collected from 29 lakes in southern Ontario, Canada over four years (2013–2016). Variation partitioning was used to quantify the relative importance of independent and covarying components of local environmental conditions, regional east‐west and north‐south compositional trends, and inter‐lake geographic distance in each year. Measured environmental metrics included aspects of lake morphology and chemistry, and spatial relationships were quantified using lake latitude/longitude coordinates and Moran's Eigenvector Maps (MEMs). Redundancy analyses (RDAs) were also used to compare the influence of individual environmental and spatial variables across years. Results Most local‐scale and regional‐scale community processes were consistently important across all surveyed years, but some were less consistent. Specifically, geomorphology was always an important driver of local environmental and regional spatial community patterns. This occurred because local community composition was strongly affected by whether a lake was shallower versus deeper, and due to spatial clusters of shallow and deep lakes that produced negative spatial autocorrelation in community composition. Conversely, the individual influences of lake chemistry and spatial east‐west compositional trends were important in some years and not in others, potentially due to inter‐annual shifts in the predominant environmental variables and extreme weather events. Main conclusions A single‐year community snapshot can provide insight into consistent or slowly changing community structuring processes, such as those driven by geomorphology, but may not completely capture temporally transient mechanisms. Furthermore, snapshots collected during anomalous seasons or years may misrepresent which mechanisms are predominantly determining community composition. Future efforts to understand local and regional community drivers would therefore benefit from considering which processes are likely temporally ‘consistent’ versus ‘transient’, and studies with more variable components would benefit from considering or controlling for temporal shifts in their importance.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,420

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)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,185
Écart entre enseignants0,174 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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