Improving the framework for assessment of ecological change in the Arctic: A circumpolar synthesis of freshwater biodiversity
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Climate warming and subsequent landscape transformations result in rapid ecological change in Arctic freshwaters. Here we provide a synthesis of the diversity of benthic diatoms, plankton, macrophytes, macroinvertebrates, and fish in Arctic freshwaters. We developed a multi‐organism measure of α diversity to characterise circumpolar spatial patterns and their environmental correlates, and we assessed ecoregion‐level β diversity for all organism groups across the Arctic. Alpha diversity was lowest at high latitudes and elevations and where dispersal barriers exist. Diversity was positively related to temperature, and both temperature and connectivity limited diversity on high latitude islands. Beta diversity was highly variable among ecoregions for most organism groups, ranging from 0 (complete similarity) to 1 (complete dissimilarity). The high degree of dissimilarity within many ecoregions illustrates the uniqueness of many Arctic freshwater communities. Northward range expansion of freshwater taxa into Arctic regions may lead to increased competition for cold‐stenothermic and cold‐adapted species, and ultimately lead to the extinction of unique Arctic species. Societal responses to predicted impacts include: (1) actions to improve detection of changes (e.g., harmonised monitoring, remote sensing) and engagement with Arctic residents and Indigenous Peoples; and (2) actions to reduce the impact of unwanted changes (e.g., reductions of CO 2 emissions, action against the spread of invasive species). Current Arctic freshwater monitoring shows large gaps in spatial coverage, while time series data are scarce. Arctic countries should develop an intensified, long‐term monitoring programme with routine reporting. Such an approach will allow detection of long‐term changes in water quality, biodiversity, and ecosystem services of Arctic freshwaters.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».