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Enregistrement W3199525292 · doi:10.1111/fwb.13823

Spatio‐temporal analyses show conflicting evidence of the role of an invasive minnow in the decline of an endangered desert fish endemic to the south‐western U.S.A.

2021· article· en· W3199525292 sur OpenAlexafffund
Carolyn A. Trombley, Astrid N. Schwalb, Thomas B. Hardy, Karl Cottenie

Notice bibliographique

RevueFreshwater Biology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMinnowBiologyEcologyEndangered speciesAbundance (ecology)NotropisIntroduced speciesPopulationFisheryFish <Actinopterygii>Habitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Invasive species are often blamed for the declines of native species, although this is often based on anecdotal or incomplete evidence. In the Virgin River (U.S.A.), the red shiner minnow ( Cyprinella lutrensis ) has been identified as a major factor in woundfin ( Plagopterus argentissimus ) decline, a critically endangered endemic minnow. We assessed the evidence for the hypothesis that negative interactions between these two fish drove this decline. We tested three predictions: (1) spatial and temporal patterns were significant predictors of assemblage structure; (2) red shiner would show opposite spatial and temporal patterns to native species; and (3) woundfin would show site‐specific decreases in abundance following red shiner invasion. We used a long‐term (28 years) dataset of fish abundances in the Virgin River at 10 regularly monitored sites to test our predictions. Using principal coordinates of neighbour matrices with redundancy analysis, we tested our first two predictions by identifying the temporal and spatial structure of the fish assemblages and comparing the patterns of native fish species to those of the invasive fish species. To test our third prediction, we used a breakpoint analysis of site‐specific population data to determine if woundfin showed stable populations prior to red shiner invasion, followed by declines after invasion. We found that 42% of variation in fish abundances in the river could be explained by spatial patterns, and 12% by temporal patterns. Red shiner showed opposite spatial and temporal patterns to woundfin (but not to other native species), and abundances of red shiner and woundfin were negatively correlated, yielding correlative evidence of negative interactions between red shiner and woundfin. However, our breakpoint analysis did not show the expected patterns and woundfin declined even in sites that did not experience red shiner invasion pointing to alternate mechanisms of decline such as effects of poor water quality. Our analyses provided correlative but conflicting evidence of red shiner influence on woundfin but were unable to identify a definitive causal mechanism of woundfin decline. We discuss two possible explanations for the contemporary woundfin decline and red shiner invasion: displacement of woundfin via negative interactions, or replacement of woundfin by red shiner in a niche already vacated by woundfin due to environmental or anthropogenic disturbances. This study demonstrates that the dynamics between native and non‐native species may not be straightforward and can be complicated by other factors such as anthropogenic activities and environmental changes. This research highlights that long‐term monitoring is essential to untangling interactions between native and invasive species to develop effective conservation methods that address underlying causes of decline.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,514
Score d'incertitude au seuil0,493

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,052
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,265 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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