Advancing statistical models to reveal the effect of dissolved oxygen on the spatial distribution of marine taxa using thresholds and a physiologically based index
Notice bibliographique
Résumé
The rapid pace of ocean change has prompted a need to forecast likely future species distributions. Species distribution models are often categorized as either correlative (statistical) or mechanistic, and each has limitations both for advancing understanding and for prediction. Here we sought to benefit from mechanistic understanding of how and why low dissolved oxygen affects species' distributions by applying physiologically informed statistical models to the spatial distribution of sablefish Anoplopoma fimbria , a deep‐dwelling commercially important groundfish. We fit spatial models to trawl‐survey data on catch rate, local temperature and dissolved oxygen, and estimated parameters of the metabolic index, which provided a way to express the temperature‐dependence of oxygen tolerance. We fit generalized linear mixed effects models with Gaussian random fields to capture the latent spatially fixed variables, and included both linear and breakpoint functions for pO 2 and the metabolic index. The best fitting models all included breakpoint effects of pO 2 , and the estimated threshold value of 0.05 atm is close to levels in laboratory studies where metabolism begins to decline. Models based on the metabolic index were not as well supported as those that included pO 2 , likely because of the decrease in temperature and slight increase in pO 2 at deep (> 800 m) depths. These findings illustrate that statistical models of species distributions can be improved by incorporating knowledge of how physiological mechanisms operate. Furthermore, they illustrate that even species with high tolerance for low dissolved oxygen may undergo species distribution shifts in the face of growing oxygen depletion in coastal ocean ecosystems.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».