The strength of cross‐taxon congruence in species composition varies with the size of regional species pools and the intensity of human disturbance
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».