Quantifying effects of habitat heterogeneity and other clustering processes on spatial distributions of tree species
Notice bibliographique
Résumé
Spatially explicit consideration of species distribution can significantly add to our understanding of species coexistence. In this paper, we evaluated the relative importance of habitat heterogeneity and other clustering processes (e.g., dispersal limitation, collectively called the non-habitat clustering process) in explaining the spatial distribution patterns of 341 tree species in three stem-mapped 25-50 ha plots of tropical, subtropical, and temperate forests. Their relative importance was estimated by a method that can take one mechanism into account when estimating the effects of the other mechanism and vice versa. Our results demonstrated that habitat heterogeneity was less important in explaining the observed species patterns than other clustering processes in plots with flat topography but was more important in one of the three plots that had a complex topography. Meanwhile, both types of clustering mechanisms (habitat or non-habitat) were pervasive among species at the 50-ha scale across the studied plots. Our analyses also revealed considerable variation among species in the relative importance of the two types of mechanism within each plot and showed that this species-level variation can be partially explained by differences in dispersal mode and growth form of species in a highly heterogeneous environment. Our findings provide new perspectives on the formation of species clustering. One important finding is that a significant species-habitat association does not necessarily mean that the habitat heterogeneity has a decisive influence on species distribution. The second insight is that the large species-level variation in the relative importance of the two types of clustering mechanisms should not be ignored. Non-habitat clustering processes can play an important role on species distribution.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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) | 0,000 | 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 ».