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Enregistrement W4327938281 · doi:10.1111/jbi.14599

Functional diversity patterns of reef fish, corals and algae in the Brazilian biogeographical province

2023· article· en· W4327938281 sur OpenAlexaff
André Luís Luza, Anaide W. Aued, Diego R. Barneche, Murilo S. Dias, Carlos Eduardo Leite Ferreira, Sergio R. Floeter, Ronaldo B. Francini‐Filho, Guilherme Ortigara Longo, Juan P. Quimbayo, Mariana G. Bender

Notice bibliographique

RevueJournal of Biogeography · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoral and Marine Ecosystems Studies
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
Mots-clésSpecies richnessEcologyBiologyTaxonReefCoral reefAlgaeCoral reef fish

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Aim Functional diversity encapsulates whole‐community responses to environmental gradients mediated by species traits. Under trait convergence, similar responses may cause distantly related taxa to exhibit spatially correlated functional diversity. We investigated whether similar responses of reef fish, coral and algal functional richness and disparity to the environment produce spatially correlated functional diversity patterns. Location Brazilian marine biogeographical province. Taxon Reef fish, corals, algae. Methods We analysed data from 40 coastal and oceanic sites distributed across 27 degrees of latitude in the Brazilian province. Using traits, we measured functional richness (FRic) and disparity (Rao's Q) and calculated Pearson's correlation () between pairs of metrics and taxa. We used Bayesian multivariate linear models to model taxa functional richness and disparity relative to sea surface temperature (SST), turbidity, salinity, species richness and region, and to estimate the residual correlation () between metrics after accounting for these variables. Results The best fitted model contained SST, species richness and region, and explained about 56% of the variation in FRic and Rao's Q across taxa. Yet, FRic and Rao's Q of fish, algae and corals responded differently to environmental variables. Functional diversity metrics were less correlated between algae and corals than compared to fish. Observed correlations of FRic and Rao's Q were low to intermediate across taxa (average = 0.14), and residual correlations were even lower (average = 0.02). Main conclusions SST, species richness and region had a widespread role in determining spatially congruent functional diversity offish, algae and corals across Brazilian reefs, despite their fundamentally different evolutionary histories. Low residual spatial correlations suggest that other mechanisms might also contribute to functional diversity patterns of reef taxa independently. Given the role of SST, species richness and region, the functional structure of these reefs might be compromised by climate change, pollution and overfishing.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,210
Score d'incertitude au seuil0,417

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,191 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations17
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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