Landscape geometry determines community response to disturbance
Notice bibliographique
Résumé
Ecological communities are impacted by anthropogenic changes in both habitat geometry (i.e. amount, shape, fragmentation and connectivity of habitat) and disturbance regime. Although the effect of each of these drivers on diversity is well‐documented, few studies have considered how habitat geometry and disturbance interact to affect diversity. We used a miniature landscape of moss patches to experimentally manipulate both habitat geometry and disturbance frequency on microarthropod communities. Species richness and abundance in local patches declined linearly with disturbance rate in all experimental landscapes, but the speed of this decline (a measure of ecological resilience) depended on the size and connectivity of the surrounding region. Reductions in region size had little effect on community resilience to disturbance until habitat loss resulted in complete loss of connectivity between patches, suggesting a threshold in community response to habitat loss. Beyond this threshold, repeated disturbance resulted in rapid declines in patch species richness and abundance and substantial changes in community composition. These effects of habitat geometry and disturbance on diversity were scale‐dependent. Gamma (regional‐scale) diversity was unaffected by habitat geometry, suggesting experimental reductions in alpha (local‐scale) diversity were offset by increases in beta diversity. There was no effect of body size, abundance, or trophic position in determining species response to disturbance. Taxonomic grouping had a weak effect, with oribatids less affected by drought. We conclude that, in this system, dispersal from the surrounding metacommunity is vital in allowing recovery of local communities from disturbance. When habitat loss and fragmentation disrupt this process, extinctions result. Studies that examine separately the effects of habitat alterations and disturbance on diversity may therefore underestimate their combined effects.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».