Neutrality, niches, and dispersal in a temperate forest understory
Notice bibliographique
Résumé
A fundamental goal of ecology is to understand what controls the distribution and abundance of species. Both environmental niches and trade-offs among species in dispersal and competitive ability have traditionally been cited as determinants of plant community composition. More recently, neutral models have shown that communities of species with identical life-history characteristics and no adaptation to environmental niches can form spatial distribution patterns similar to those found in nature, so long as the species have a limited dispersal distance. If there is a strong correlation between geographic distance and change in environmental conditions, however, such spatial patterns can arise through either neutral or niche-based processes. To test these competing theories, we developed a sampling design that decoupled distance and environment in the understory plant communities of an old-growth, temperate forest. We found strong evidence of niche-structuring but almost no support for neutral predictions. Dispersal limitation acted in conjunction with environmental gradients to determine species' distributions, and both functional and phylogenetic constraints appear to contribute to the niche differentiation that structures community assembly. Our results indicate that testing a neutral hypothesis without accounting for environmental gradients will at best cause unexplained variation in plant distributions and may well provide misleading support for neutrality because of a correlation between geographic distance and environment.
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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 | 0,001 | 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 ».