MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4391751659 · doi:10.1111/fwb.14230

Use of trait concepts and terminology in freshwater ecology: Historic, current, and future perspectives

2024· article· en· W4391751659 sur OpenAlexfundno aff
Cayetano Gutiérrez‐Cánovas, Rachel Stubbington, Daniel von Schiller, Rossano Bolpagni, Miriam Colls, Thibault Datry, Rafael Marcé, Daniel Bruno

Notice bibliographique

RevueFreshwater Biology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesH2020 EnvironmentHorizon 2020 Framework ProgrammeGlobal Lake Ecological Observatory NetworkEusko JaurlaritzaConsejo Superior de Investigaciones CientíficasMinisterio de Economía y CompetitividadGeneralitat de CatalunyaEuropean Cooperation in Science and Technology“la Caixa” Foundation
Mots-clésTraitEcologyBiodiversityTerminologyFreshwater ecosystemBiologyEcosystemEnvironmental resource managementEnvironmental scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Trait‐based approaches have received increasing interest among freshwater scientists given their capacity to predict community structure and biodiversity effects on ecosystem functioning. However, the inconsistent development and use of trait concepts and terms across freshwater scientific disciplines may have limited realisation of the potential of traits. Here, we reviewed trait definitions and terms use to provide recommendations for their consistent application in freshwater science. To do so, we first reviewed literature to identify established trait definitions, historical and current use of trait terms and challenges restricting the application of trait‐based approaches in freshwater science. Next, we surveyed 414 freshwater researchers from 54 countries to assess variability in the current use of trait terminology in relation to respondent characteristics (i.e., professional experience, geographical region, research discipline, and focal freshwater ecosystem, biotic group, and ecosystem function). Our literature review identified two well‐established trait definitions, which emphasise individual phenotypic characteristics that influence either eco‐evolutionary aspects (i.e., organism performance and fitness) or ecosystem dynamics and processes (i.e., responses to the environment and/or effects on ecosystem functioning). Publications used a range of trait‐related terms and their frequency of use varied among scientific fields. The term functional trait dominated fields such as biodiversity conservation, environmental sciences and ecology, plant sciences and microbiology. In contrast, the terms biological trait , functional trait , and species trait were used with similar frequencies in fields such as entomology, fisheries, marine and freshwater biology, and zoology. We also found that well‐established trait definitions are difficult to apply to freshwater unicellular organisms, colonial multicellular organisms, genomic information, and cultural traits. Our survey revealed highly inconsistent use of trait terms among freshwater researchers. Terms including biological trait , functional trait , structural measure , and ecosystem function were commonly used to describe the same traits or functions. Variability in the use of terms was generally explained by research discipline, geographical region, and focal biotic group and ecosystem functions. We propose making the trait concept flexible enough to be applicable to all freshwater biota and their characteristics, while keeping and integrating links to eco‐evolutionary and ecosystem aspects. Specifically, our new definition expands the established functional trait definition by considering also supra‐individual scales of trait measurement (colonial‐ or community‐mean traits), genotypic traits (e.g., functional gene markers of enzymes) and cultural traits (e.g., feeding behaviours, communication skills). To reduce terminological ambiguity, we also recommend that researchers define trait terms, prioritising the use of functional trait as an overarching term over alternative terms (e.g., biological trait ), and restricting specific terms (e.g., morphological trait ) to situations in which such precision is desirable. The findings of our integrative study could help to improve terminological consistency across freshwater disciplines and to better recognise the potential of traits to elucidate the mechanisms behind ecological patterns.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,776
Score d'incertitude au seuil0,985

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,250 · 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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFreshwater BiologyMême sujetSpecies Distribution and Climate ChangeTravaux en français237 207