Multi‐scale biodiversity analyses identify the importance of continental watersheds in shaping lake zooplankton biogeography
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim We examined variation in crustacean zooplankton composition and diversity across Canada, the most lake‐rich country in the world. In addition to α ‐diversity patterns, we explore mechanisms behind β ‐diversity spatial variation, using taxonomic and functional metrics. Our goal was to explore geographical gradients and related mechanisms shaping zooplankton distribution across different spatial scales. Location Canada. Taxon Crustacean zooplankton. Methods Pelagic zooplankton was sampled in and characterized for 624 lakes across Canada, spanning 12 ecozones (defined by climatic, vegetation and geological differences) or 6 continental drainage basins as part of the NSERC Canadian Lake Pulse Network project. We compared taxon and trait distributions, as well as spatial (longitudinal and latitudinal) patterns of community composition and diversity. We computed taxonomic and functional spatial β ‐diversity indices, decomposing these into taxon replacement and richness differences. Finally, species (or traits) and lake uniqueness (contributions) to β ‐diversity (SCBD and LCBD) were estimated by ecozone and continental basin. Results In all, 90 crustacean zooplankton species were identified across the country. Differences in zooplankton taxonomic and functional composition were more distinct when considered by continental basin than by ecozone. α ‐diversity varied greatly across space, with greatest diversity in eastern Canada. β ‐diversity was greatest when based on taxonomy and was driven by richness differences across all spatial and biodiversity dimensions. Main conclusions Structuring factors influencing zooplankton taxon and trait assemblages vary across spatial scales, being more important at the broadest scale considering continental hydrodynamics. Our results point to the combined effects of physical barriers to longitudinal dispersal and climate change in shaping zooplankton taxonomic and functional biogeography across Canadian lakes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».