From continua to patches: examining stream community structure over large environmental gradients
Notice bibliographique
Résumé
We present an approach that integrates a conceptual framework with multivariate ordination techniques and traditional parametric analyses to examine biotic and abiotic gradients in stream ecosystems. Ordinations were used to examine multivariate patterns along an environmental gradient, with individual variables used to interpret those patterns across spatial scales. The conceptual framework provides a consistent context to compare community distributions and consequently allows for hypothesis testing using ordinations. To illustrate the approach, we examined the physical template, fish and benthic macroinvertebrate communities, and algal biomass and production along a 1st- through 5th-order stream gradient in eastern Oregon. We hypothesized that longitudinal distributions of physical habitat characteristics, fishes, macroinvertebrates, and periphyton would reflect highly variable, discontinuous gradients. Multivariate patterns were determined by rotating nonparametric ordinations to a common set of variables and comparing them to conceptual models of (i) an ideal continuum, (ii) a random distribution, and (iii) discrete patches. Physical habitat and fishes reflected strong longitudinal gradients, macroinvertebrates were the most patchy, and algal biomass and production were highly variable. Distributions of individual variables from site and stream-order perspectives revealed how different factors, potentially influencing stream communities, may be continuous or patchy depending on spatial scale.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».