Effects of non‐native species on phylogenetic dispersion of freshwater fish communities in North America
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim Most studies focusing on terrestrial ecosystems have shown that non‐native species are more likely to invade phylogenetically clustered communities, that the introduction of non‐native species increases phylogenetic clustering in the recipient communities, and that the latter is more conspicuous for recipient communities at a larger spatial scale. However, whether these patterns hold for aquatic ecosystems is rarely tested. Here, we investigate the phylogenetic structure of native and non‐native freshwater fish assemblages at a continental spatial extent. Location The continental United States and Canada. Time period Current. Methods We collated native and naturalized non‐native species lists of freshwater fishes for each watershed at local and regional spatial scales. Two phylogenetic metrics (MPDses and MNNDses) representing different evolutionary depths were used to quantify the phylogenetic dispersion of each watershed fish assemblage and were related to temperature and precipitation using correlation and regression analyses. Values of the metrics were compared between the two spatial scales. Results Our study found that (1) phylogenetically more diverse fish communities tended to be invaded by fewer non‐native fish species, and that non‐native species more frequently invaded communities with lower phylogenetic dispersion (i.e. higher phylogenetic clustering), (2) introduction of non‐native fishes reduced phylogenetic clustering in some watershed but increased clustering in others, (3) introduction of non‐native species caused phylogenetic dispersion to increase in watersheds with low phylogenetic diversity and to decrease in watersheds with high phylogenetic diversity and (4) phylogenetic clustering for fish assemblages at the larger spatial scale was smaller than that at the smaller spatial scale. Main conclusions Support for Darwin's naturalization and preadaptation hypotheses in freshwater fish assemblages depends on the phylogenetic diversity of assemblages within the invaded watersheds. Our results are contrary to previous studies that found that the introduction of non‐native species increases phylogenetic clustering in the recipient communities more strongly at a larger spatial scale.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».