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Enregistrement W2009479516 · doi:10.1111/jvs.12255

Functional diversity reveals complex assembly processes on sea‐born volcanic islands

2014· article· en· W2009479516 sur OpenAlex
Elpida Karadimou, Ioannis Tsiripidis, Athanasios S. Kallimanis, Thomas Raus, Panagiotis Dimopoulos

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.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJournal of Vegetation Science · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésSpecies evennessEcologySpecies richnessNull modelRange (aeronautics)HabitatBiologyPlant community

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Questions Do the mechanisms driving community assembly differ between two islands of different age and history of vegetation development? How does sampling scale affect the strength that each assembly mechanism poses on the assembly of plant communities? Location Volcanic islands (Palea Kameni and Nea Kameni) of Santorini Archipelago, Greece. Methods Functional diversity has been proposed as a framework for discriminating among mechanisms of community assembly, such as habitat filtering, limiting similarity and random assembly. We investigated four plant communities in two sea‐born volcanic islands. We recorded plant diversity at scales from 1 m 2 to 64 m 2 . We calculated three indices of functional diversity: functional richness, functional evenness and functional divergence, using 26 functional traits (including vegetative characteristics, ecological preferences and regenerative characteristics). We used null model analysis to test for two different assembly mechanisms: habitat filtering and limiting similarity or random assembly. Results The assemblage of the four communities was complex and did not follow a single mechanism. In most cases, finer‐scale patterns indicated randomness, while coarser scales revealed more structured communities. In the older island, the scrub community was mainly defined by limiting similarity. The therophytic community displayed a limited range of functional traits, indicating mainly habitat filtering, but within this range, the evenness of the distribution indicated limiting similarity. On the younger island, the range of traits did not differ from random. However, within this range of traits, one therophytic community showed signs of limiting similarity, while the second therophytic community displayed uneven functional trait distribution, indicating mainly habitat filtering. The three indices reflected different facets of functional diversity and were not correlated, thus we may argue that they are not redundant, and we even detected different mechanisms of assembly within the same community. Conclusions The functional diversity of the therophytic communities in the younger island implied no specific assembly mechanism; perhaps due to its age, the community is still at the early stages of colonization (i.e. stochastic processes, such as arrival of new species, prevail). In the older island, the lack of disturbances for a long period allowed the establishment of communities assembled by specific mechanisms, such as competition and habitat filtering.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,646

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,236 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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