Influence of Arctic Conditions on the Diatom Diversity of Islands Within the Conservation of Arctic Flora and Fauna Region
Notice bibliographique
Résumé
The distribution of algal biodiversity is important for better understanding the factors controlling ecosystem functioning in harsh Arctic and sub-Arctic habitats. In this region, diatoms are the most representative and best indicators of environmental parameters. Here, we analyzed the distribution of 1268 diatom species across 18 islands within the Conservation of Arctic Flora and Fauna (CAFF) region based on our own and published data. To assess the representativeness of these floras, we examine genus–species associations, a method applicable to future algal flora studies. Diatom diversity is sufficiently high across the islands, with species richness decreasing toward higher latitudes. Species–area relationship models indicate that latitude—and even more so factors describing climatic extremes, like BIO19 (19 standard bioclimatic variables)—affects species richness stronger than islands area, and combined environmental and geographic predictors explain up to 81% of the observed variation. Bioindicator analysis reveals an increase in water pH, content in organic matter, and the number of eutrophic and mixotrophic species southward, which correlates with rising temperatures, as shown by the BIO19 and DHI (Dynamic Habitat Index) environmental indices. The latitudinal distribution of bioindicators demonstrates the ecological response of diatom communities to climatic factors and allows the identification of key indicator groups experiencing optimal conditions. So, island diatom species prefer benthic and planktonic–benthic habitats, well-oxygenated waters with low salinity, and moderate temperatures, which prevail on all islands except Vancouver Island, located outside the CAFF (Conservation of Arctic Flora and Fauna) region. A comparative analysis of bioindicators as a response to Arctic conditions of island diatoms revealed circumpolar similarities, connections with the corresponding parts of the Eurasian and North American continents, as well as similarities in the conditions of the islands closest to the pole. Almost a third of the island diatom list (324 species) was assigned IUCN (International Union for Conservation of Nature) vulnerability categories, 112 of which were in the three most threatened categories (Ex, Cr, and En) with their number increasing southwards, but 944 species have not been evaluated yet.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».