Using a Nested Sampling Design Across Spatial Scales to Gain Insights Into Distribution Patterns of Fishes, Mussels and Macroinvertebrates in a Riverine System
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Aim The goal of our study was to use a nested sampling design to compare the distribution of different groups of organisms with different dispersal modes and examine their responses in community composition to environmental heterogeneity at different spatial scales (local pool vs. riffle habitat, sections within a river and between rivers). Location Upper Colorado River basin, Texas, USA. Taxon Fishes, mussels and macroinvertebrates. Methods We sampled 100 sites using a nested sampling design across five rivers (four tributaries and the mainstem), with four river sections and five sampling sites per section, each consisting of a pool and riffle habitat. Collected data on species abundances, local and landscape environmental variables and spatial variables were analysed using a combination of dissimilarity, redundancy and variation partitioning analysis. Results At the river scale, environmental heterogeneity explained 28% and 34% of the variation in mussel and fish communities, respectively, and 15% for macroinvertebrates. Community changes between sections in the tributaries were highest for fishes, but similarly high for fishes and macroinvertebrates in the mainstem. Significant patterns for mussels were only detected in rivers with higher abundances. No significant differences in dissimilarity were found between mesohabitats, but a small significant effect of mesohabitat was detected for mussels with RDA after removing the river effect. Main Conclusions Although the depauperate mussel communities made it more difficult to draw any conclusions, there were some indications that their distribution was driven by environmental heterogeneity across scales. Section and river scales were relevant for fish, whereas macroinvertebrates showed a weaker response to environmental heterogeneity at these scales. The combination of approaches detected more ecologically meaningful patterns than one analysis alone would have. This study highlights the complexity of riverine community dynamics and underscores the need for a multiscale approach to identify their distribution 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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».