Assessing patterns of nestedness in stream insect assemblages along environmental gradients
Notice bibliographique
Résumé
Nestedness is a widely studied pattern in ecology and biogeography. Nestedness has been termed perfect when sites harbouring low-diversity assemblages contain subsets of species in progressively more diverse assemblages. Nestedness has been studied in various regional and environmental contexts, but few studies have rigorously examined environmental factors underlying this pattern. We studied the degree and determinants of nestedness in insect assemblages of headwater streams. We hypothesized that nested habitat characteristics and nested niche structure generate nestedness in these organisms and tested this hypothesis in 8 boreal drainage basins (63–70° N, 23–29° E). Stream insect assemblages were significantly nested in all 8 regions based on the nestedness temperature calculator and in 5 regions based on discrepancy analysis. Nestedness was weak, however, as suggested by high matrix temperature values. Site ranks in the maximally packed nestedness matrix were significantly correlated to stream size in 2 of the regions and to environmental gradients in 5 of the regions. Nestedness was primarily governed by stream size and local environmental gradients. The relationships of nestedness to environmental gradients suggest that, at least in some regions, stream insects show nested niche structure with regard to their responses to environmental gradients. These environmental relationships are highly region-specific, however, suggesting strong context- dependency in nested subset patterns.
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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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».