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Enregistrement W2015997990 · doi:10.2980/17-4-3263

Assessing patterns of nestedness in stream insect assemblages along environmental gradients

2010· article· en· W2015997990 sur OpenAlexvenueno aff
Jani Heino, Heikki Mykrä, Jaana Rintala

Notice bibliographique

RevueEcoscience · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNestednessEcologyNicheContext (archaeology)BiologyHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,138
Score d'incertitude au seuil0,989

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,235 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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