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Functional trait niches of North American lotic insects: traits-based ecological applications in light of phylogenetic relationships

2006· article· en· W2091018382 sur OpenAlexfundno aff
N. LeRoy Poff, Julian D. Olden, Nicole K. M. Vieira, Debra S. Finn, Mark P. Simmons, Boris C. Kondratieff

Notice bibliographique

RevueJournal of the North American Benthological Society · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaU.S. Geological SurveyNational Science Foundation
Mots-clésTraitEcologyBiologyRiver ecosystemCommunityEcological nicheMultivariate statisticsLife history theoryHabitatLife history

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The use of species traits to characterize the functional composition of benthic invertebrate communities has become well established in the ecological literature. This approach holds much potential for predicting changes of both species and species assemblages along environmental gradients in terms of traits that are sensitive to local environmental conditions. Further, in the burgeoning field of biomonitoring, a functional approach provides a predictive basis for understanding community-level responses along gradients of environmental alteration caused by humans. Despite much progress in recent years, the full potential of the functional traits-based approach is currently limited by several factors, both conceptual and methodological. Most notably, we lack adequate understanding of how individual traits are intercorrelated and how this lack of independence among traits reflects phylogenetic (evolutionary) constraint. A better understanding is needed if we are to make the transition from a largely univariate approach that considers single-trait responses along single environmental gradients to a multivariate one that more realistically accounts for the responses of many traits across multiple environmental gradients characteristic of most human-dominated landscapes. Our primary objective in this paper is to explore the issue of inter-trait correlations for lotic insects and to identify opportunities and challenges for advancing the theory and application of traits-based approaches in stream community ecology. We created a new database on species-trait composition of North American lotic insects. Using published accounts and expert opinion, we collected information on 20 species traits (in 59 trait states) that fell into 4 broad categories: life-history, morphological, mobility, and ecological. First, we demonstrate the importance of considering how the linkage of specific trait states within a taxon is critical to developing a more-robust traits-based community ecology. Second, we examine the statistical correlations among traits and trait states for the 311 taxa to identify trait syndromes and specify which traits provide unique (uncorrelated) information that can be used to guide trait selection in ecological studies. Third, we examine the evolutionary associations among traits by mapping trait states onto a phylogentic tree derived from morphological and molecular analyses and classifications from the literature. We examine the evolutionary lability of individual traits by assessing the extent to which they are unconstrained by phylogenic relationships across the taxa. By focusing on the lability of traits within lotic genera of Ephemeroptera, Plecoptera, and Trichoptera, taxa often used as water-quality indicators, we show how a traits-based approach can allow a priori expectations of the differential response of these taxa to specific environmental gradients. We conclude with some ideas about how specific trait linkages, statistical correlations among traits, and evolutionary lability of traits can be used in combination with a mechanistic understanding of trait response along environmental gradients to select robust traits useful for a more predictive community ecology. We indicate how these new insights can direct the research in statistical modeling that is necessary to achieve the full potential of models that can predict how multiple traits will respond along multiple environmental gradients.

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)0,002
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,003
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)0,0010,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,203 · 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

Citations888
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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