‘Structured' beta diversity increases with climatic productivity in a classic dataset
Notice bibliographique
Résumé
Despite a surge of interest in the measurement of beta diversity, there remain only a modest number of well-supported explanations for variation in naturally occurring levels of beta diversity. Among the few emerging generalizations is that beta diversity tends to increase with productivity; it remains to be determined whether the mechanism(s) involves habitat specialization or random factors in community assembly. We examined this question using the classic dataset of Whittaker (1960), who first defined beta diversity in a study of plant communities along multiple abiotic gradients related to productivity. With increasing productivity along climatic gradients (elevation or topography), though not a soil fertility gradient, we found increases in the levels of ‘structured' beta diversity, i.e., the turnover associated with each of the other gradients, consistent with greater habitat specialization. ‘Unstructured' beta diversity, i.e., the among-site variation not associated with gradients, varied idiosyncratically among different combinations of environmental factors. These results were robust to the use of either presence-absence or relative abundance data. We conclude that habitat specialization along gradients may tend to increase either with productivity itself, or with regional (gamma) diversity, which tends to be higher in more productive climates and conceivably ‘spills over' in ecological or evolutionary time to enhance structured beta diversity.
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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) | 0,004 | 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 ».