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Enregistrement W2032912287 · doi:10.1111/jbi.12400

The strength of cross‐taxon congruence in species composition varies with the size of regional species pools and the intensity of human disturbance

2014· article· en· W2032912287 sur OpenAlexafffundabout
Rebecca C. Rooney, Ermias T. Azeria

Notice bibliographique

RevueJournal of Biogeography · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensAlberta Biodiversity Monitoring InstituteUniversity of AlbertaUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesAlberta Innovates - Technology FuturesAlberta Biodiversity Monitoring Institute
Mots-clésEcoregionTaxonEcologyDisturbance (geology)GrasslandHabitatBorealBiologyTaxonomic rank

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Aim Our aims were to determine whether cross‐taxon congruence of species composition patterns varies across regions and human disturbance levels and to infer whether these patterns relate to the size of the regional species pool and the sorting of species along a gradient of human disturbance. Location Alberta's Boreal and Grassland Natural Regions, Canada. Method We compiled presence–absence data of four biological groups (birds, vascular plants, bryophytes and mites) from low and high disturbance sites in upland habitat. The cross‐taxon congruence across ecoregion and disturbance levels was analysed using Mantel and Procrustes tests. We applied resampling without replacement to generate confidence intervals to test for significant differences in strength of congruency between disturbance levels and ecoregions. We performed indicator species analysis to highlight how the species‐level response to high and low disturbance influences the pattern in community‐level cross‐taxon congruence. Results Cross‐taxon congruence was stronger when all sites were considered than when high and low disturbance sites were considered separately. Congruency was relatively stronger in high than low disturbance sites in the Boreal ecoregion, but the pattern was reversed in the Grassland ecoregion. More species were indicators of undisturbed habitat than of highly disturbed habitats for all biological groups except for birds. Overall, biological groups that were poorly represented in a region and/or with few characteristic indicator species showed weak congruence in those sites. Main conclusions We conclude that a longer disturbance gradient can promote cross‐taxon congruence by increasing the species pool characteristic of low or high disturbance levels. Moreover, regional context can influence (or even reverse) the relative strength of cross‐taxon congruence in high and low disturbance sites, which may explain the inconsistent strength of cross‐taxon congruence along the disturbance gradient. To use biodiversity surrogates across biogeographical regions, it is therefore important to account for the regional and disturbance‐level dependence of cross‐taxon congruence.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,006
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations52
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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