Freshwater fish functional diversity shows diverse responses to human activities, but consistently declines in the tropics
Notice bibliographique
Résumé
Freshwater environments are intertwined with human activities and the consequence has been environmental degradation and biodiversity loss. Fish provide key ecological and economic benefits, and fish abundance and diversity can be affected by human activities resulting in functional diversity (FD) changes that might scale up to ecosystem impacts. Changes in FD can be expressed by quantifying its three main FD components: richness, regularity and divergence. There is no consensus about how human activities affect the main components of FD. In addition, human activities might affect the functional diversity of communities differently in temperate and tropical regions because of differences in the regional species pools and the distribution of functional traits. Here, using a meta‐analytical approach, we assess how different human activities (e.g. deforestation, invasion, reservoirs) in freshwater systems affect FD components in fish communities. We compiled information from 2012 to 2023, and we found highly idiosyncratic patterns globally, but consistent loss of functional richness and regularity in face of human activities in the tropics. This idiosyncrasy could be related to high environmental heterogeneity or the multiple ways in which communities can be affected by human activities, including species loss or introduction of non‐native species, or the distribution of functional uniqueness and redundancy. The reduction of functional diversity in tropical regions reveals that high redundancy alone does not prevent declines in functional diversity, and that human activities are removing specific ecological functions from natural environments. Despite the general patterns of reduction observed, local features play a crucial role in shaping how communities respond to human activities. Therefore, it is essential to understand these patterns at a local scale and to investigate the mechanisms by which specific activities impact FD.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 ».