Drought sensitivity predicts habitat size sensitivity in an aquatic ecosystem
Notice bibliographique
Résumé
Species and trophic richness often increase with habitat size. Although many ecological processes have been evoked to explain both patterns, the environmental stress associated with small habitats has rarely been considered. We propose that larger habitats may be species rich simply because their environmental conditions are within the fundamental niche of more species; larger habitats may also have more trophic levels if traits of predators render them vulnerable to environmental stress. We test this hypothesis using the aquatic insect larvae in water-filled bromeliads. In bromeliads, the probability of desiccation is greatest in small plants. For the 10 most common bromeliad insect taxa, we ask whether differences in drought tolerance and regional abundances between taxa predict community and trophic composition over a gradient of bromeliad size. First, we used bromeliad survey data to calculate the mean habitat size of occurrence of each taxon. Comparing the observed mean habitat size of occurrence to that expected from random species assembly based on differences in their regional abundances allowed us to obtain habitat size sensitivity indices (as Z scores) for the various insect taxa. Second, we obtained drought sensitivity indices by subjecting individual insects to drought and measuring the effects on relative growth rates in a mesocosm experiment. We found that drought sensitivity strongly, predicts habitat size sensitivity in bromeliad insects. However, an increase in trophic richness with habitat size could not be explained by an increased sensitivity of predators to drought, but rather by sampling effects, as predators were rare compared to lower trophic levels. This finding suggests that physiological tolerance to environmental stress can be relevant in explaining the universal increase in species with habitat size.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,003 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».