Depth and temperature drive patterns of spatial overlap among fish thermal guilds in lakes across Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim The spatial distribution of ectotherms is strongly dependent on the temperature of their environments. In temperate lakes, fishes with different thermal optima can become spatially segregated during summer stratification. This habitat partitioning, or niche complementarity, may play a role in the coexistence of trophically similar species; however, the extent of partitioning is dependent on the resources available within each habitat. Although habitat partitioning of fish thermal guilds has been studied in individual lakes, broad‐scale patterns of spatial overlap and segregation are not yet understood. In this study, we explore the patterns and drivers of spatial overlap among thermal guilds (cold‐, cool‐, and warm‐water) at a broad scale. Location Ontario, Canada. Methods We built a multivariate regression tree to explore patterns and environmental drivers of spatial overlap in freshwater fishes across three thermal guilds from 438 lakes. Results We identified five clusters of lakes exhibiting different patterns of spatial overlap among the three thermal guilds. Temperature (growing degree days) and maximum lake depth were strong drivers of the spatial overlap patterns. Main Conclusions These findings provide a better understanding of broad‐scale patterns of spatial overlap and allow us to predict how spatial overlap, and ultimately species interactions and competition, may change under a warming climate.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».