Dominance determines fish community biomass in a temperate seagrass ecosystem
Notice bibliographique
Résumé
Biodiversity and ecosystem function are often correlated, but there are multiple hypotheses about the mechanisms underlying this relationship. Ecosystem functions such as primary or secondary production may be maximized by species richness, evenness in species abundances, or the presence or dominance of species with certain traits. Here, we combine surveys of natural fish communities (conducted in July and August 2016) with morphological trait data to examine relationships between biodiversity and ecosystem function (quantified as fish community biomass) across 14 subtidal eelgrass meadows in the Northeast Pacific (54°N, 130°W). We employ both taxonomic and functional trait measures of diversity to investigate whether ecosystem function is best predicted by species diversity (complementarity hypothesis) or by the presence or dominance of species with particular trait values (selection or dominance hypotheses). After controlling for environmental variation, we find that fish community biomass is maximized when taxonomic richness and functional evenness are low, and in communities dominated by species with particular trait values, specifically those associated with benthic habitats and prey capture. While previous work on fish communities has found that species richness is often positively correlated with ecosystem function, our results instead highlight the capacity for regionally prevalent and locally dominant species to drive ecosystem function in moderately diverse communities. We discuss these alternate links between community composition and ecosystem function and consider their divergent implications for ecosystem valuation and conservation prioritization.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».