Nonlinear trends in abundance and diversity and complex responses to climate change in Arctic arthropods
Notice bibliographique
Résumé
Time series data on arthropod populations are critical for understanding the magnitude, direction, and drivers of change. However, most arthropod monitoring programs are short-lived and restricted in taxonomic resolution. Monitoring data from the Arctic are especially underrepresented, yet critical to uncovering and understanding some of the earliest biological responses to rapid environmental change. Clear imprints of climate on the behavior and life history of some Arctic arthropods have been demonstrated, but a synthesis of population-level abundance changes across taxa is lacking. We utilized 24 y of abundance data from Zackenberg in High-Arctic Greenland to assess trends in abundance and diversity and identify potential climatic drivers of abundance changes. Unlike findings from temperate systems, we found a nonlinear pattern, with total arthropod abundance gradually declining during 1996 to 2014, followed by a sharp increase. Family-level diversity showed the opposite pattern, suggesting increasing dominance of a small number of taxa. Total abundance masked more complicated trajectories of family-level abundance, which also frequently varied among habitats. Contrary to expectation in this extreme polar environment, winter and fall conditions and positive density-dependent feedbacks were more common determinants of arthropod dynamics than summer temperature. Together, these data highlight the complexity of characterizing climate change responses even in relatively simple Arctic food webs. Our results underscore the need for data reporting beyond overall trends in biomass or abundance and for including basic research on life history and ecology to achieve a more nuanced understanding of the sensitivity of Arctic and other arthropods to global changes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».