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Enregistrement W4416209389 · doi:10.1111/geb.70150

Environmental Filtering Drives Widespread Trait Convergence in Marine Demersal Ray‐Finned Fishes

2025· article· en· W4416209389 sur OpenAlexaff
Liam MacNeil, Matthew McLean, Derek P. Tittensor, Till Bayer, Thorsten B. H. Reusch, Marco Scotti

Notice bibliographique

RevueGlobal Ecology and Biogeography · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIchthyology and Marine Biology
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesBundesamt für NaturschutzEuropean Commission
Mots-clésDemersal zoneTraitDemersal fishFishingBiodiversityTrophic levelEcosystemTaxonMarine ecosystem

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Aim Understanding the processes that shape the distribution of biodiversity in the oceans is central for predicting and conserving ecosystems under global change. Although a vast literature exists on drivers of species diversity, the geographical patterns and drivers of ecosystem functioning, and in particular the traits that shape this functioning, remain relatively unexplored. We address this gap by testing the effects of environment, fishing pressure and evolutionary history on fish trait compositions across continental shelf seas using scientific trawl surveys. Location Northern Hemisphere shelf seas. Time Period 1999–2021. Major Taxa Studied Marine demersal ray‐finned fishes. Methods Here, we aggregate trawl and trait information (body size, habitat, reproduction, trophic ecology and growth) for 1164 demersal ray‐finned fishes on continental shelf seas throughout the Northern Hemisphere to test the relative importance of environmental, evolutionary and anthropogenic drivers in shaping trait compositions. These patterns are tested across three different spatial scales (100 km 2 to marine Ecoregions) using linear and non‐linear models. We also compare trait compositions to expectations under null and neutral models. Results Trait compositions throughout shelf seas are always positively related to environmental conditions but appear strongly associated with evolutionary history on the northeast Pacific shelves. Although fishing can alter individual traits and deplete populations, it shows no explanatory power in describing trait compositions. The majority (81%) of trait compositions are more similar than expected under neutral drift. Main Conclusions We find that environmental filtering has strongly shaped the functional convergence of fish communities while, in contrast to expectations, phylogenetic conservatism across evolutionary lineages appears uniquely strong in the Pacific Ocean but less important in the Atlantic. The widespread role of environmental conditions in shaping fish traits highlights the potential sensitivity of community functioning to environmental and climate change and sheds new light on the potential for trait‐based conservation strategies.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,003
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,191 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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