Dispersal Limitation and Environmental Structure Interact to Restrict the Occupation of Optimal Habitat
Notice bibliographique
Résumé
Whether plant distributions are governed more by neutral-based distance effects or niche-based environmental responses remains elusive. A lack of habitat matching, where species distributions do not correspond to environmental variability, suggests neutrality but can also be explained by niche models through the interactions of dispersal limitation, spatial autocorrelation of the environment, species interactions, and spatial scale. We untangle these effects in a field study with multiscale statistical analyses. We demonstrate that despite significant niche-based environmental responses by a savanna plant, we still see weak habitat matching, with the mechanisms responsible differing by spatial scale. At the coarse scale (100-200 m), dispersal limitation restricted the occupation of optimal habitat. At the fine scale (<30 m), dispersal was not limiting, but a lack of autocorrelation of environmental variables prevented the aggregation of reproductively active plants in optimal microsites. Species associations were largely unimportant at all scales. Extending our analysis to the entire community revealed similar scale-dependent limitations of distance and the environment, indicating weak habitat matching for all species. This work supports predictions that environmental specializations do not necessarily produce deterministic distributions in plant communities. It also provides a mechanistic explanation for why co-occurring plant species can have largely undifferentiated distributions.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».