Data from: Macrofaunal diversity patterns in coastal marine sediments: Re-examining common metrics and methods
Notice bibliographique
Résumé
Complex biodiversity patterns arise in marine systems due to overlapping ecological processes, including organism interactions, resource distribution, and environmental conditions. Despite the importance of documenting these patterns, describing diversity in natural ecosystems remains challenging. Here, we investigate three nearshore sub-Arctic sites to describe benthic macroinfaunal taxa and biological traits, with the ultimate aim of determining whether common diversity metrics and typical sampling efforts adequately capture community composition in these systems. First, we assess how diversity relates to sediment depth, and examine relationships among commonly used taxonomic and functional diversity indices. Second, using a power analysis, we explore how sampling effort influences the interpretation of diversity patterns in coastal systems. We report significant variation in community composition among sites, even across small spatial scales of kilometers, and find that taxonomically diverse communities do not necessarily correspond to high functional diversity. We further find that although environmental factors such as sediment depth consistently affect macroinfaunal diversity, the direction and magnitude of these relationships are site dependent. Finally, we demonstrate that typical sampling effort for coastal benthic studies may not capture macroinfaunal community composition adequately, potentially obscuring hotspots in common diversity metrics such as taxonomic or functional richness. Conversely, indices such as Simpson’s diversity may be well-suited to resource-limited studies with restricted sampling capacity. Our results highlight the importance of adopting a multi-pronged approach to biodiversity assessment and determining optimal sample sizes for a wide range of marine benthic systems, particularly in the context of biodiversity monitoring for conservation purposes.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,034 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,004 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».