Tropicalization of temperate reef fish communities facilitated by urchin grazing and diversity of thermal affinities
Notice bibliographique
Résumé
Aim: Global declines in structurally complex habitats are reshaping both land and seascapes in directions that affect biological communities’ responses to warming. Here, we test whether widespread loss of kelp habitats through sea urchin overgrazing systematically changes sensitivity of fish communities to warming. Location: Global temperate latitudes Time period: Modern Major taxa studied: Fishes Methods: Community thermal affinity shifts related to habitat were assessed by simulating and comparing fish communities from 2,271 surveys across 15 ecoregions. Results: We find that fishes in kelp and urchin barrens differ in realized thermal affinities and range sizes, but only in regions where species pools have high variability in species’ thermal affinities. Barrens on warm-temperate reefs host relatively more warm-affinity fish species than neighbouring kelp beds, highlighting acceleration of tropicalization processes facilitated by urchin herbivory. By contrast, proportionally more cool-affinity fishes colonize barrens at high temperate latitudes, contributing to community lags with ocean warming in these regions. Main conclusions: Our findings implicate urchins as drivers of ecological change, in part by affecting biological resilience to warming.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».