Unraveling the Interplay of Community Assembly Processes Acting on Multiple Niche Axes across Spatial Scales
Notice bibliographique
Résumé
How the relative importance of community assembly processes varies with spatial scale is the focus of intensive debate, in part because inferring the scales at which specific niche-based processes act is difficult. One obstacle is that standard phylogenetic and functional diversity metrics may integrate the signals of multiple processes when combining separate niche axes into one variable (multiple-niche-axis metrics), potentially obscuring overlapping niche-based processes. We use simulations to evaluate the power of these metrics to detect competition and habitat filtering when these processes operate across multiple niche axes and vary in their relative importance. We then test for both processes at a range of spatial scales in a Neotropical bird assemblage. Simulations revealed that multiple-niche-axis metrics had low power to detect competition and habitat filtering when a mix of both processes acts across niche axes, whereas metrics focused on single-niche axes were better able to deal with this complexity. We found the same contrast in bird communities, where both competition and habitat filtering were detected at the scale of individual territories, but only by single-niche-axis metrics focused on specific niche axes (e.g., foraging traits). Our results suggest that multiple-niche-axis metrics may produce misleading evidence that niche-based processes are partitioned, particularly across scales, and highlight the importance of analyzing functional diversity patterns on individual niche axes when testing assembly models.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».