Unveiling Macroecological Patterns of Elasmobranchs in the Eastern Pacific Ocean
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Aim To examine the species richness, distribution and macroecological patterns of elasmobranch assemblages across a broad latitudinal gradient in the Eastern Pacific Ocean (EPO). Location The study area encompasses the Pacific coast of the American continent, spanning from 65°N to 60°S, and extending from the coastline to approximately 1000 km offshore, encompassing the oceanic archipelagos. Taxon Elasmobranchs. Methods Utilising the established distribution ranges of 190 elasmobranch species (comprising 89 sharks and 101 rays), we assessed the richness and spatial distribution of these species across the EPO. Subsequently, three macroecological patterns were scrutinised: Rapoport's rule, the Mid Domain Effect with its association to Mean Sea Surface Temperature, and the correlation between body size and latitudinal distribution. Results The analysis of species richness along latitudinal gradients unveiled a bimodal pattern, reaching peaks between 30° to 20°N and 10°N to 5°S. A decline in species richness was observed from tropical to polar regions. Contrary to Rapoport's Rule, Stevens' and midpoint methods demonstrated higher geographic range values at lower latitudes, diminishing towards higher latitudes. Additionally, the mid‐domain effect model exhibited a robust correlation with the mean sea surface temperature. Exploring the interspecific relationship between body size and extent of occurrence, it was found that 29 out of 190 species are more susceptible to extinction. Main Conclusion Marine elasmobranchs of the EPO defy conventional latitudinal richness patterns and deviate from Rapoport's rule. Furthermore, our findings indicate a robust correlation between observed richness and both sea surface temperature and environmental heterogeneity. The proportion of species vulnerable to human or stochastic impacts potentially leading to extirpation in relation to their geographic range was low across the majority of examined provinces.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».