MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2119290475 · doi:10.1111/j.1600-0587.2013.00459.x

Integrating phylogenetic community structure with species distribution models: an example with plants of rock barrens

2013· article· en· W2119290475 sur OpenAlexaffabout
Oluwatobi A. Oke, Stephen B. Heard, Jeremy Lundholm

Notice bibliographique

RevueEcography · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhylogenetic treeEcologyQuadratCommunity structureCommunityBiologyEcological nichePlant communityTraitAbiotic componentGeographySpecies richnessHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Approaches using phylogenetic pattern in ecological communities to deduce processes of community assembly have been criticised as disconnected from foundations in ecological mechanism, especially with respect to lack of data about abiotic and biotic niches. These criticisms can be addressed with analyses of organismal traits that underlie environmental filtering, competitive exclusion, and other candidate processes; however, the difficulty of assembling large trait databases means that such studies remain uncommon. We suggest a synthesis of phylogenetic community structure analysis and species distribution modeling that we believe can allow inference about community processes without prohibitive data requirements. We illustrate this method for angiosperm communities of rock barrens in eastern Canada. First, we analyzed phylogenetic community structure of four rock‐barren sites at three nested spatial scales (quadrat to region). For the nine most common species in our barrens, we used regional occurrence records to build species distribution models identifying environmental drivers of the nine species’ distributions. Coefficients of these models represent implicit trait data that summarize each species’ response to the environmental drivers in the model. We then tested for phylogenetic signal in these traits, to ask whether ecological forces acting on them could be generating phylogenetic community structure. We found strong phylogenetic clustering at the quadrat level, while patterns at larger scales were complex. Our distribution model suggested drought stress as the dominant driver for distributions of all the species, consistent with local correlations with soil depth, and the species’ responses to drought showed strong phylogenetic signal. The convergence of results from phylogenetic community structure and species distribution modeling suggests that barren communities are structured at the quadrat level by environmental filtering effects of moisture stress, to which species have phylogenetically patterned responses.

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)0,000
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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,179 · 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

Citations12
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEcographyMême sujetEcology and Vegetation Dynamics StudiesTravaux en français237 207