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Enregistrement W2100391595 · doi:10.1111/j.1461-0248.2006.01009.x

Diversity–stability relationship varies with latitude in zooplankton

2007· article· en· W2100391595 sur OpenAlexaff
Jonathan B. Shurin, Shelley E. Arnott, Helmut Hillebrand, Allyson Longmuir, Bernadette Pinel‐Alloul, Monika Winder, Norman D. Yan

Notice bibliographique

RevueEcology Letters · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Ecosystems and Phytoplankton Dynamics
Établissements canadiensUniversité de MontréalMinistry of the Environment, Conservation and ParksQueen's UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpecies richnessEcologyLatitudeTemperate climateZooplanktonBeta diversityRange (aeronautics)Species diversityBiodiversityTaxonBiologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Analyses of temporal patterns of diversity across a wide range of taxa have found that more diverse communities often show smaller compositional changes over time. This generality indicates that high diversity is associated with greater temporal stability in species composition. We examined patterns of diversity and community stability in zooplankton time series data from 36 lakes sampled over a combined 483 years. The species-time relationship was flatter in more species-rich lakes in the temperate zone. However, high-latitude lakes had both low richness and low turnover. These patterns were consistent for turnover both within and among years. Daily, annual and long-term richness were all higher in large lakes while turnover was unaffected by the surface area. Richness on all time scales, as well as turnover within and among years, all declined at high latitude. Species-area relations and latitudinal gradients in richness therefore reflect different temporal components of diversity. Our results suggest that diversity shows strong associations with compositional stability that vary qualitatively across biogeographical provinces. Community stability increases with diversity among lakes in the temperate zone; however, the two are negatively correlated across latitudinal gradients. These patterns indicate that either the direct effects of diversity on stability or their covariance with environmental fluctuations vary with latitude.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,089
Score d'incertitude au seuil0,927

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,189 · 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.

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

Citations103
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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