First circumpolar assessment of Arctic freshwater phytoplankton and zooplankton diversity: Spatial patterns and environmental factors
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Arctic freshwaters are facing multiple environmental pressures, including rapid climate change and increasing land___use activities. Freshwater plankton assemblages are expected to reflect the effects of these stressors through shifts in species distributions and changes to biodiversity. These changes may occur rapidly due to the short generation times and high dispersal capabilities of both phyto___ and zooplankton. Spatial patterns and contemporary trends in plankton diversity throughout the circumpolar region were assessed using data from more than 300 lakes in the U.S.A. (Alaska), Canada, Greenland, Iceland, the Faroe Islands, Norway, Sweden, Finland, and Russia. The main objectives of this study were: (1) to assess spatial patterns of plankton diversity focusing on pelagic communities; (2) to assess dominant component of __ diversity (turnover or nestedness); (3) to identify which environmental factors best explain diversity; and (4) to provide recommendations for future monitoring and assessment of freshwater plankton communities across the Arctic region. Phytoplankton and crustacean zooplankton diversity varied substantially across the Arctic and was positively related to summer air temperature. However, for zooplankton, the positive correlation between summer temperature and species numbers decreased with increasing latitude. Taxonomic richness was lower in the high Arctic compared to the sub___ and low Arctic for zooplankton but this pattern was less clear for phytoplankton. Fennoscandia and inland regions of Russia represented hotspots for, respectively, phytoplankton and zooplankton diversity, whereas isolated regions had lower taxonomic richness. Ecoregions with high __ diversity generally also had high __ diversity, and turnover was the most important component of __ diversity in all ecoregions. For both phytoplankton and zooplankton, climatic variables were the most important environmental factors influencing diversity patterns, consistent with previous studies that examined shorter temperature gradients. However, barriers to dispersal may have also played a role in limiting diversity on islands. A better understanding of how diversity patterns are determined by colonisation history, environmental variables, and biotic interactions requires more monitoring data with locations dispersed evenly across the circumpolar Arctic. Furthermore, the importance of turnover in regional diversity patterns indicates that more extensive sampling is required to fully characterise the species pool of Arctic lakes.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,006 | 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 ».