Biogeographic Changes in a High Latitude Marine Fish Community: Short‐Time Reversals in Response to Climate Variation
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Aim Determine whether changes in fish biogeographic composition and key facets of biodiversity are reversible at short time scales in a high latitude marine ecosystem experiencing ocean warming in the context of a recent short‐term cooling, and an increasing then declining dominant apex predator population. Location Barents Sea. Methods Survey data from an 18‐year time series of demersal fish communities, delineated as Arctic, Arctic‐boreal and boreal assemblages, was used to examine temporal changes in (i) biogeographic composition across the Barents Sea, (ii) taxonomic, functional and phylogenetic (alpha) diversity at a sub‐regional scale and relationships to abiotic and biotic drivers, and (iii) beta diversity at regional and sub‐regional scales. Results Community composition changes across the Barents Sea that were attributed to ocean warming showed signs of a reversal during short‐term cooling. At a sub‐regional scale, several biodiversity measures showed a reversal of changes in the north‐east, but different biodiversity measures as well as abiotic and biotic drivers revealed distinct patterns and trends. Species richness of the Arctic‐boreal group increased but then declined in the north‐east, while species richness of the Arctic group showed a persistent decline. Main Conclusions Our approach of dividing the Barents Sea into sub‐regions and different biogeographical groups revealed patterns that were different from those observed at a large spatial scale and for whole communities. The Barents Sea is heterogeneous regarding temporal changes in diversity, and the recovery potential of fish communities varies among biogeographical groups. Such heterogeneity needs to be accounted for in future conservation strategies and ecosystem‐based management.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».