Spatio-seasonal variations in functional trait composition and diversity patterns of marine fish communities in coastal waters
Notice bibliographique
Résumé
Despite the consensus that the distribution of functional traits within a community provides insights into community assembly and maintenance mechanisms, few studies have explored spatio-seasonal variations in the functional patterns of marine fish communities. Seven functional traits within the context of 2 distinct groups—habitat use and trophic niche—were selected to assess functional richness (FRic), functional evenness (FEve), and functional dispersion (FDis) across various spatio-seasonal scales. Community-weighted mean redundancy analysis (CWM-RDA) was used to identify the impact of environmental factors on dominant traits. We found seasonal and spatial variations in dominant traits of the fish community, notably influenced by the latitudinal-depth gradient (from shallower stations in the north to deeper stations in the south), east-west (longitudinal) dynamics, and temperature gradient. Latitude was negatively correlated with the CWM values of most functional trait categories. FRic showed more pronounced seasonal variations than other indices, with higher values observed in autumn. Fish assemblages displayed more similarity in functional traits in winter than in other seasons, with lower FRic, higher FEve, and lower FDis. Overall, our findings illustrate that fish assemblages undergo continuous formation and dissolution across different seasons and zones, resulting in various forms of functional diversity patterns.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».