Species richness–variability relationships in multi‐trophic aquatic microcosms
Notice bibliographique
Résumé
While species loss may affect the temporal variability of populations and communities differently in multi‐ versus single‐trophic level communities, the nature of these differences are poorly understood. Here, we report on an experiment where we manipulated species richness of multi‐trophic rock pool invertebrate communities to determine the effects of species richness, S, on the temporal variability of communities, populations, and individual species. As in single‐trophic level studies, temporal variability in community abundance decreased with increasing species richness. However, in contrast to most studies in single‐trophic level systems, temporal variability of populations also decreased as species richness increased. Furthermore, the variability of the constituent populations strongly correlated with variability of community abundance suggesting that, in rock pools, S affects community variability through its stabilizing effect on component populations. Our results suggest that species loss may affect population and community variability differently in multi‐trophic versus single trophic level communities. If this is so, then the mechanisms proposed to underlie the effects of S on community variability in single‐trophic communities may have to be supplemented by those that describe contributions to population stability in order to fully describe the patterns observed in multi‐trophic communities.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».