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Enregistrement W4307563023 · doi:10.1111/fwb.14004

Dark diversity in Amazonian stream fish communities: What factors determine species absence along environmental gradients?

2022· article· en· W4307563023 sur OpenAlexfundno aff
Lorrane Gabrielle Cantanhêde, Fabrício Barreto Teresa, David J. Hoeinghaus, Kirk O. Winemiller, Luciano Fogaça de Assis Montag

Notice bibliographique

RevueFreshwater Biology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish biology, ecology, and behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoVale Canada Limited
Mots-clésEcologyAmazonianAlpha diversitySpecies diversityHabitatEcosystem diversityBeta diversityBiodiversityGeographyBiologyAmazon rainforest

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Species distribution models often fail to predict observed patterns of species diversity, and this is because some species within a regional pool that are tolerant of conditions at a given location may nevertheless be absent from the local community. These missing species have been termed “dark diversity”. In the present study, we investigated which factors explain dark diversity among fish assemblages in Amazonian streams. We sampled 71 streams in areas with different types of land use within two river basins and estimated dark diversity from patterns of species co‐occurrence, using Beals’ index, along environmental gradients. From this procedure, taxa are designated as dark diversity components when they are absent from a given stream, but often co‐occur with the local species at other streams, indicating similar ecological requirements. We used generalised linear models both to determine whether environmental or landscape variables, connectivity, instream environmental heterogeneity or some combination of these factors explained dark diversity of fishes, and to evaluate whether ecomorphology is associated with the extent to which a species contributes to dark diversity and which specific traits contribute the most to explaining variation in dark diversity. Mean local diversity exceeded observed dark diversity. The magnitude of dark diversity was directly associated with the proportion of secondary forest in the immediate catchment and with the index of proximity to anthropogenic impact. Species that have high affinity for environments with higher current velocity, low swimming ability and that capture food mainly on the surface contributed more to dark diversity, which suggests that swimming ability, habitat preference and aspects related to diet are key predictors of the probability that a given species will be present at locations with suitable habitat. Our findings reinforce the idea that dark diversity results from interactions between species traits and environmental factors, including anthropogenic impacts. Understanding the interplay among environmental factors and species traits that contribute to dark diversity provides targets for improved ecosystem restoration and sustainability of native species assemblages.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,093
Score d'incertitude au seuil0,981

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,193 · 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.

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

Citations11
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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