Common processes drive metacommunity structure in freshwater fish
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim Environmental change affects metacommunity structure both directly—via abiotic factors and dispersal that affect species occurrence—and indirectly—via complex interactions among co‐occurring species. We examined how the three main metacommunity factors—environmental conditions, spatial processes and species associations—affect metacommunity structure and whether responses are predictable in real‐world systems by using novel methods to disentangle the drivers. Location Eastern Asia, northern Europe and central North America. Time period Contemporary. Major taxa studied Freshwater fish. Methods We used a dataset of freshwater fish species occurrences in temperate lakes in three countries in different biogeographic regions. We analysed co‐occurrence patterns by using a joint species distribution model. Results We demonstrated that environmental processes are the main drivers of species' distribution and diversity, suggesting that future climate change (anthropogenic alteration of abiotic factors) will heavily influence the structure of metacommunities. We also showed that spatial processes and species interactions mediated the influence of environmental processes, especially at the lake level. Main conclusions Our results indicate that ongoing changes in metacommunity structure are modulated not only by the direct impacts of shifting abiotic factors but also by indirect effects of species interactions. Our global analysis indicates that even under the current high rate of environmental change, an identifiable set of underlying processes can be used to predict impacts of this change on metacommunity structure.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».