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Enregistrement W3134939084 · doi:10.3897/aca.4.e65144

Functional traits link anthropogenic impact and disturbance regimes driving ecosystem function in a floodplain wetland complex

2021· article· en· W3134939084 sur OpenAlexaff
Natalie K. Rideout, Zacchaeus G. Compson, Wendy A. Monk, Mehrdad Hajibabaei, Teresita M. Porter, Michael Wright, Donald J. Baird

Notice bibliographique

RevueARPHA Conference Abstracts · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental DNA in Biodiversity Studies
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaCanadian Institute for Advanced ResearchUniversity of GuelphUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFloodplainBiodiversityEcologyEcosystemDisturbance (geology)WetlandEnvironmental scienceEcosystem servicesHabitatFunctional ecologyRiver ecosystemMacrophyteGeographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Floodplains are disturbance-driven ecosystems with high spatial and temporal habitat diversity, making them both highly productive and hosts to high biodiversity. The unpredictable timing of flood and drought years creates a mosaic of habitat patches at different stages of succession, while water level fluctuation directly influences macrophyte community dynamics, and thus habitat structure. This habitat complexity and diversity of disturbance regimes makes floodplains an ideal ecosystem in which to examine the links between biodiversity, traits and ecosystem function. With up to 90% of floodplains in North America and Europe altered to the point of functional extinction, it is particularly imperative to study and conserve those that remain intact, such as the Lower Saint John River and its associated floodplain, including the Grand Lake Meadows and Portobello Creek wetland complex. Despite the rise in trait-based science, taxonomic resolution has imposed limitations, especially in wetland and floodplain ecosystems where communities are vastly understudied compared to their riverine counterparts. Compared to traditional biomonitoring, DNA-based biomonitoring from high-throughput genomics sequencing methods is powerful in that it can reliably characterize community composition in unprecedented detail, allowing us to assess how disturbance and environmental filters interact with invertebrate traits and ecosystem function. Using structural equation analysis, we take a whole ecosystem approach to examine ecosystem health across a floodplain disturbance gradient. We focus chiefly on how anthropogenic alteration within watersheds affects downstream floodplain wetlands, how the resulting patch diversity shapes communities and, finally, how those communities influence ecosystem function through trait diversity metrics. We also examine and compare which traits are associated with crucial ecosystem gradients.

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 enseignants0,039
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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,204 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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