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Enregistrement W2034418710 · doi:10.1111/j.1600-0587.2013.00122.x

Dispersal modes affect tropical forest assembly across trophic levels

2013· article· en· W2034418710 sur OpenAlexfundno aff
Lydia Beaudrot, Marcel Rejmánek, Andrew J. Marshall

Notice bibliographique

RevueEcography · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMcGill UniversityNational Science Foundation
Mots-clésBiological dispersalEcologySeed dispersalSeed dispersal syndromeFrugivoreBiologyVertebrateHabitatPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We examined assemblages of trees and two major groups of vertebrate seed dispersers, birds and primates, in Ugandan protected areas to evaluate the roles of dispersal limitation and species sorting in community assembly. We conducted partial Mantel tests to investigate relationships between community similarity, environmental distance and geographic distance. Results showed that environmental factors, specifically temperature and rainfall, significantly and more strongly structured tree assemblages than geographic distance. Analysis of tree dispersal modes revealed wind‐dispersed tree guilds were significantly dispersal limited but trees dispersed by animals were not. For assemblages of vertebrate seed dispersers, dispersal limitation significantly and more strongly structured assemblages of primates than species sorting whereas environmental factors significantly and more strongly structured assemblages of birds than dispersal limitation. We therefore examined whether trees dispersed by primates were more dispersal limited than trees dispersed by birds. We found consistent trends that primate fruit trees were more dispersal limited than bird fruit trees using three definitions of dispersal syndromes based on fruit color. Our results suggest that the dispersal abilities of primary consumers may affect the distribution of primary producers at large spatial scales.

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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil1,000

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations26
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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