Marine communities do not follow the paradigm of increasing similarity through time
Notice bibliographique
Résumé
Humans have transformed ecosystems through habitat modification, harvesting, species introduction, and climate change. Changes in species distribution and composition are often thought to induce biotic homogenization, defined as an increase in the spatial similarity of species compositions through time. However, it is unclear whether homogenization is common in ocean ecosystems and if changes in similarity exhibit linear or more complex dynamics. Here, we assessed patterns of homogenization or its converse (differentiation) across more than 175,000 samples of 2,006 demersal fish species from 34 regions spanning six decades and 20% of the planet’s continental shelf area. While ten regions (29%) recorded significant homogenization, eleven (32%) recorded significant differentiation. Non-monotonic temporal fluctuations in species composition occurred in 15 regions, highlighting complex dynamics missed by before-and-after snapshots that can drive spurious conclusions about trends in similarity. Fishing pressure and temperature helped explain variance in similarity across years and regions. However, the strength and direction of these effects differed by region. Here we showed that, despite intense anthropogenic impacts on the oceans, the majority of demersal marine fish communities do not follow the global homogenization paradigm common in other realms.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».