Community-level analysis of spatiotemporal plant dynamics
Notice bibliographique
Résumé
We present an approach for the analysis of spatiotemporal patterns and scale-dependence in the dynamics of plant communities that combines well-known methods to reduce complexity arising from the high-dimensionality of ecological data. Our approach takes into account both correlations and autocorrelations in the structure and dynamics of the community. In application to a sand dune annual plant community, we find answers to questions regarding the nature of community response in space and time, and identify significant spatiotemporal interactions and spatiotemporal scales. Community-level spatial correlograms reveal a fixed pattern in time that is not apparent from species-level dynamics. In this sense, the community is shown to be more stable than the sum of its parts. This form of stability is not a simple artifact of averaging species-specific responses, and points to some consistency in species interactions. Temporal correlograms are highly spatially-specific. In this sense, the inclusion of the spatial information is shown to change our view of temporal dynamics. The relative importance of biological processes versus an environmental gradient is examined in the temporal community response. We find that community response to rainfall is also spatially-specific and that the temporal autocorrelation dynamics shows similar patterns even when the effect of rainfall is removed. Our findings are relevant to both empirical and theoretical work aimed at understanding the interaction between space and time in ecological communities.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».