A truce with neutral theory: local deterministic factors, species traits and dispersal limitation together determine patterns of diversity in stream invertebrates
Notice bibliographique
Résumé
1. Studies seeking to explain local patterns of diversity have typically relied on niche explanations, reflected in correlations with local environmental conditions, or neutral theory, invoking dispersal processes and speciation. 2. We used macroinvertebrate community data from 10 streams that varied independently in local ecological conditions and spatial proximity. Neutral theory predicts that similarity in communities will be negatively associated with distance between sites, while niche theory suggests that community similarity will be positively associated with similarity in local ecological conditions. 3. Similarity in total invertebrate, grazer and predator assemblages showed negative relationships with distance and, for grazers and predators, positive relationships with local ecological conditions. However, the best model predicting community similarity in all three cases included aspects of both local ecological conditions and distance between sites. 4. When assemblages were analysed according to dispersal ability, high-dispersal species were shown to be freely accessing all sites and community similarity was not well predicted by either local ecology or spatial separation. Assemblages of species with low and moderate dispersal ability were best predicted by combined models, including distance between sites and local ecological factors. 5. The results suggest that the perceived dichotomy between neutral and local environmental processes in determining local patterns of diversity may not be useful. Neutral and niche processes structured these communities differentially depending on trophic level and species traits. 6. We emphasize the potential for both dispersal processes and local environmental conditions to explain local patterns of diversity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».