Seasonal effects of edge and habitat complexity on eelgrass epifaunal assemblages
Notice bibliographique
Résumé
Habitat degradation and fragmentation reduce habitat structural complexity (e.g. amount of physical features) and increase habitat edges. While many studies have focused on the effects of habitat edges or complexity on biodiversity, relatively few have disentangled them or investigated their effects over time. We investigated how proximity to the edge of eelgrassZosterasubg.Zostera marinaLinnaeus, 1753 habitat, shoot density and their interactions across seasons can influence the diversity pattern of epifaunal assemblages in meadows situated in a Mediterranean lagoon (France). We used a combination of field sampling andin situmanipulations with artificial seagrass units (ASUs) mimicking low and high shoot densities. During autumn and spring, we found that shoot density, Z. marina biomass and leaf area index (LAI) were higher inside the meadows than at the edge, while epiphyte load was the highest in spring at the edges. Epifaunal abundance and diversity were higher at the edge than inside the meadow for both natural shoots—regardless of the epiphyte load—and ASUs in spring. In autumn, epifaunal abundance varied positively with ASU density, regardless of the position in the meadow. Our results also showed that edges and habitat complexity affect the epifaunal structure differently across seasons. Therefore, we suggest that recruitment of macrofauna is the main mechanism explaining a positive edge effect during spring. This work highlights the need to consider seasonal dynamics in the assessment of habitat fragmentation and degradation.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».