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Enregistrement W3198115202 · doi:10.1111/fwb.13805

Temperature and spatial connectivity drive patterns in freshwater macroinvertebrate diversity across the Arctic

2021· article· en· W3198115202 sur OpenAlexaff
Jennifer Lento, Joseph M. Culp, Brianna Levenstein, Jukka Aroviita, М. А. Батурина, Daniel Bogan, John E. Brittain, K. S. Chin, Kirsten Christoffersen, Catherine L. Docherty, Nikolai Friberg, Finnur Ingimarsson, Dean Jacobsen, Danny C. P. Lau, Olga Loskutova, Alexander M. Milner, Heikki Mykrä, Anna А. Novichkova, Jón S. Ólafsson, Ann Kristin Schartau, Rebecca Shaftel, Willem Goedkoop

Notice bibliographique

RevueFreshwater Biology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Invertebrate Ecology and Behavior
Établissements canadiensImpactGovernment of Northwest TerritoriesWilfrid Laurier UniversityEnvironment and Climate Change CanadaUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEcologyArcticDiversity (politics)InvertebrateSpatial ecologyGeographyEnvironmental scienceFisheryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Warming in the Arctic is predicted to change freshwater biodiversity through loss of unique taxa and northward range expansion of lower latitude taxa. Detecting such changes requires establishing circumpolar baselines for diversity, and understanding the primary drivers of diversity. We examined benthic macroinvertebrate diversity using a circumpolar dataset of >1,500 Arctic lake and river sites. Rarefied α diversity within catchments was assessed along latitude and temperature gradients. Community composition was assessed through region‐scale analysis of β diversity and its components (nestedness and turnover), and analysis of biotic–abiotic relationships. Rarefied α diversity of lakes and rivers declined with increasing latitude, although more strongly across mainland regions than islands. Diversity was strongly related to air temperature, with the lowest diversity in the coldest catchments. Regional dissimilarity was highest when mainland regions were compared with islands, suggesting that connectivity limitations led to the strongest dissimilarity. High contributions of nestedness indicated that island regions contained a subset of the taxa found in mainland regions. High Arctic rivers and lakes were predominately occupied by Chironomidae and Oligochaeta, whereas Ephemeroptera, Plecoptera, and Trichoptera taxa were more abundant at lower latitudes. Community composition was strongly associated with temperature, although geology and precipitation were also important correlates. The strong association with temperature supports the prediction that warming will increase Arctic macroinvertebrate diversity, although low diversity on islands suggests that this increase will be limited by biogeographical constraints. Long‐term harmonised monitoring across the circumpolar region is necessary to detect such changes to diversity and inform science‐based management.

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 enseignants0,572
Score d'incertitude au seuil0,997

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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.

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations38
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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