Living on the edge: Predicting invertebrate richness and rarity in disturbance‐prone aquatic–terrestrial ecosystems
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Temporal fluctuations in cause the spatial extent of wet and dry habitats to vary in aquatic–terrestrial riverine ecosystems, complicating their biomonitoring. As such, biomonitoring efforts may fail to characterize the species that inhabit such habitats, hampering assessments of their biodiversity and implementation of evidence‐informed management strategies. Relationships between the dynamic characteristics of aquatic–terrestrial habitats and their communities are well known. Thus, habitat characteristics may enable estimation of faunal assemblage characteristics such as taxonomic richness, regardless of in‐channel water levels. We investigated whether indicators summarizing habitat survey data can predict two metrics representing terrestrial invertebrate assemblages (e.g. taxa richness) in two aquatic–terrestrial habitats: exposed riverine sediments and dry temporary streams. We also compared the performance of unimetric and multimetric habitat indicators in making predictions. In exposed riverine sediments, >88% of predictions were correlated with observed taxa richness and an index of conservation status. Values predicted by exposed riverine sediment samples were correlated with those observed in temporary stream channels with comparable riparian (i.e. largely agricultural) land use, but not those observed in channels with contrasting (i.e. more urban) land use. Unimetric habitat indicators performed similarly to more complex multimetric indicators, with each explaining ≤6% of the variability in taxa richness and the index of conservation status. The different spatial scales at which invertebrates respond to habitat conditions and at which indicators record habitat conditions, and a more comprehensive training dataset that incorporates a full range of habitat conditions (i.e. land use), may improve future predictions. We demonstrate that invertebrate assemblage characteristics can be predicted regardless of in‐channel water levels. Agreement between exposed riverine sediment predictions and temporary stream observations suggests that these predictions are transferable among a range of aquatic–terrestrial habitat types, and could thus be widely applied to aid conservation of riverine biodiversity in dynamic aquatic–terrestrial 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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 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 ».