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Enregistrement W2130155294 · doi:10.1111/j.1461-0248.2009.01411.x

Communities contain closely related species during ecosystem disturbance

2010· article· en· W2130155294 sur OpenAlexaff
Matthew R. Helmus, Wendel Keller, Michael J. Paterson, Norman D. Yan, Charles H. Cannon, James A. Rusak

Notice bibliographique

RevueEcology Letters · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensMinistry of the Environment, Conservation and ParksYork UniversityFisheries and Oceans CanadaLaurentian University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpecies richnessEcologyDisturbance (geology)Species evennessBiologyIntermediate Disturbance HypothesisTraitPhylogenetic treeEcosystemCommunity structureSpecies diversityBiodiversityRelative species abundancePhylogenetic diversityCommunityAbundance (ecology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Predicting community and species responses to disturbance is complicated by incomplete knowledge about species traits. A phylogenetic framework should partially solve this problem, as trait similarity is generally correlated with species relatedness, closely related species should have similar sensitivities to disturbance. Disturbance should thus result in community assemblages of closely related species. We tested this hypothesis with 18 disturbed and 16 reference whole-lake, long-term zooplankton data sets. Regardless of disturbance type, communities generally contained more closely related species when disturbed. This effect was independent of species richness, evenness, and abundance. Communities already under stress (i.e., those in acidic lakes) changed most when disturbed. Species sensitivities to specific disturbances were phylogenetically conserved, were independent of body size, and could be predicted by the sensitivities of close relatives within the same community. Phylogenetic relatedness can effectively act as a proxy for missing trait information when predicting community and species responses to disturbance.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,172
Écart entre enseignants0,167 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations210
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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