The species–area relationship for a highly fragmented temperate river system
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Despite the importance of species–area relationships (SARs) to conservation, SARs in human‐fragmented rivers have received little attention. Our aim was to test for the presence and strength of SARs for littoral fish assemblages of an extensively dammed river in south‐central Ontario, Canada, and to examine long‐running hypotheses for the drivers of SARs. Twenty‐six navigational dams with locks built between 1837 and 1913 occur along the 160 km length of the Trent River examined in this study. We evaluated the relationship between richness and fragment area, and then used linear models to test whether the area per se, habitat diversity, or other hypotheses were best supported by the data. A power–function relationship with area explained 46% of the variation in fish species richness, and the slope ( z = 0.4) was high compared with SARs reported from other ecosystems, indicating that species accumulated rapidly with an increase in fragment area. Multi‐predictor models suggested that area was significantly related to richness, but that vegetation cover diversity had a stronger relative effect. The slope of our SAR may indicate that there is a high degree of isolation between populations in different fragments, even though the lock system reportedly allows some passage of organisms. Our findings also suggest that mitigating against local extinction due to small population sizes (i.e., area effects), and enhancing aquatic vegetation cover may be viable strategies for promoting species diversity in the study river. Studies of SARs in fragmented rivers may offer additional benefits to supporting restoration planning where efforts are being made to increase species diversity.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».