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Enregistrement W2062037217 · doi:10.7717/peerj.100

Local and latitudinal variation in abundance: the mechanisms shaping the distribution of an ecosystem engineer

2013· article· en· W2062037217 sur OpenAlexaff
Gregory M. Crutsinger, Angélica L. González, Kerri M. Crawford, Nathan J. Sanders

Notice bibliographique

RevuePeerJ · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesOak Ridge National LaboratoryYale University
Mots-clésGallCecidomyiidaeAbundance (ecology)HerbivoreBiologyEcologyEcosystemEcosystem engineerMidgeGrowing season

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ecological processes that determine the abundance of species within ecological communities vary across space and time. These scale-dependent processes are especially important when they affect key members of a community, such as ecosystem engineers that create shelter and food resources for other species. Yet, few studies have examined the suite of processes that shape the abundance of ecosystem engineers. Here, we evaluated the relative influence of temporal variation, local processes, and latitude on the abundance of an engineering insect-a rosette-galling midge, Rhopalomyia solidaginis (Diptera: Cecidomyiidae). Over a period of 3-5 years, we studied the density and size of galls across a suite of local experiments that manipulated genetic variation, soil nutrient availability, and the removal of other insects from the host plant, Solidago altissima (tall goldenrod). We also surveyed gall density within a single growing season across a 2,300 km latitudinal transect of goldenrod populations in the eastern United States. At the local scale, we found that host-plant genotypic variation was the best predictor of rosette gall density and size within a single year. We found that the removal of other insect herbivores resulted in an increase in gall density and size. The amendment of soil nutrients for four years had no effect on gall density, but galls were smaller in carbon-added plots compared to control and nitrogen additions. Finally, we observed that gall density varied several fold across years. At the biogeographic scale, we observed that the density of rosette gallers peaked at mid-latitudes. Using meta-analytic approaches, we found that the effect size of time, followed by host-plant genetic variation and latitude were the best predictors of gall density. Taken together, our study provides a unique comparison of multiple factors across different spatial and temporal scales that govern engineering insect herbivore density.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,166 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations11
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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