Temperature and spatial connectivity drive patterns in freshwater macroinvertebrate diversity across the Arctic
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,011 | 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.
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 ».