Shifts between biotic and physical driving forces of species organization under natural disturbance regimes
Notice bibliographique
Résumé
The high ecological values (i.e., the benefits that space, water, minerals, biota, and all other factors that make up natural ecosystems provide to support native life forms) and diversities found in tropical islands emphasize the importance of incorporating disturbance into ecological models. This is of major concern in appreciating how species will survive and adapt to changes and the consequences expected in terms of biodiversity. We predicted that in lotic systems, modification to natural disturbance regimes (fluvial action) would have strong consequences on community organization, with strong disturbance regimes reducing species competitive exclusion through changes in space occupation. We tested this prediction by relating microdistribution data from a crustacean species ( Atya innocous , Decapoda, Atyidae) in small and large rivers in Guadeloupe to two, independently obtained sets of explanatory variables describing the physical environment, as well as the crustacean and fish competitors. Our results show that in rivers with high-energy flow, the driving forces for species coexistence were mostly environmental, whereas in rivers with low-energy flow, biotic interactions were prevalent. These differences linked to natural disturbance regimes revealed that disturbance was a stochastic factor, overlying the classical community-structuring factors and affecting global species relationships.
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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 | 0,000 | 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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
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 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 ».