Species‐level and community‐level responses to disturbance: a cross‐community analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Communities are comprised of individual species that respond to changes in their environment depending in part on their niche requirements. These species comprise the biodiversity of any given community. Common biodiversity metrics such as richness, evenness, and the species abundance distribution are frequently used to describe biodiversity across ecosystems and taxonomic groups. While it is increasingly clear that researchers will need to forecast changes in biodiversity, ecology currently lacks a framework for understanding the natural background variability in biodiversity or how biodiversity patterns will respond to environmental change. We predict that while species populations depend on local ecological mechanisms (e.g., niche processes) and should respond strongly to disturbance, community-level properties that emerge from these species should generally be less sensitive to disturbance because they depend on regional mechanisms (e.g., compensatory dynamics). Using published data from terrestrial animal communities, we show that community-level properties were generally resilient under a suite of artificial and natural manipulations. In contrast, species responded readily to manipulation. Our results suggest that community-level measures are poor indicators of change, perhaps because many systems display strong compensatory dynamics maintaining community-level properties. We suggest that ecologists consider using multiple metrics that measure composition and structure in biodiversity response studies.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,036 | 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 découle