Fish zeta diversity responses to human pressures and cumulative effects across a freshwater basin
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim Declining biodiversity across ecosystems and myriad human pressures necessitate high‐level regional assessments for effective management. Evaluation of biodiversity patterns and stressor accumulation through beta diversity and cumulative effect analyses are two key methods for management prioritization. This study links these concepts to develop a novel cumulative effect metric based on beta diversity responses. Location Fraser River basin, British Columbia, Canada. Methods Multi‐Site Generalized Dissimilarity Models were used to evaluate nonlinear relationships between fish species compositional differences (ζ n , number of shared species across any number of watersheds compared) and human pressure, environmental, and geospatial differences among all watersheds and within low, mid‐, and high elevation clusters. A cumulative effect metric was calculated as the sum of response values generated by the model for each human pressure variable specific to each watershed, when evaluated for ζ 2 (equivalent to pairwise beta diversity). This metric was tested against the local contribution of each watershed to beta diversity to determine whether watersheds with unique communities had low cumulative effects and are, therefore, candidates for conservation and conversely, whether watersheds with non‐distinctive communities had high cumulative effects and warrant restoration. Species contributions to beta diversity were also assessed across the basin. Results Zeta diversity across low elevation watersheds indicated stronger filtering by human pressures than mid‐ and high elevation watersheds, which showed more stochastic community assembly. The relative importance and response to human pressures varied based on the diversity component (i.e., total diversity including compositional nestedness vs. turnover) and order of zeta (number of watersheds compared). Cumulative effects were negatively related to community uniqueness, supporting the use of these metrics for developing management priorities. Main Conclusions This assessment contributes to biodiversity conservation efforts by identifying important watersheds, species, and human pressures to manage as well as providing a cumulative effect metric directly based on biodiversity responses.
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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 | 0,012 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,017 |
| 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 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 ».