The relationship between local and regional diatom richness is mediated by the local and regional environment
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Aim In this continental study, species richness at local (LSR) and regional (RSR) scales was correlated and examined as a function of stream (local) and watershed (regional) environment in an effort to elucidate what factors control diatom biodiversity across scales. Location Conterminous United States. Methods Data on diatom richness, stream conditions and watershed properties were generated by the US Geological Survey. In the present investigation, RSR was estimated as the total diatom richness in a hydrologic study unit and, together with stream and watershed characteristics, was included in stepwise multiple regressions of LSR. The unique and shared contributions of RSR, stream and watershed environment to the explained variance in LSR were determined by variance partitioning. RSR was regressed against stream and basin features averaged per study unit. Results LSR responded most strongly to variability in stream manganese concentration and RSR. Other predictors included stream discharge and iron concentration, soil organic matter content and fertilization, and proportions of open water, barren land and forest in the watershed. Variance partitioning revealed that RSR had the lowest independent contribution to explained variance in LSR. Multiple regressions identified average stream iron concentration as the most important predictor of RSR. Main conclusions Local micronutrient concentration was the major predictor of LSR, followed by RSR. Since average micronutrient supply in the region was the chief determinant of RSR, it is proposed that micronutrients had both a direct effect on LSR and an indirect effect through RSR. The same argument is extended to watershed features with an impact on stream trophic status, because of their substantial contributions to the explained variance in both LSR and RSR. Considering that the major proportion of LSR variance explained by RSR originated from the covariance of RSR with stream and watershed properties, it is concluded that the LSR–RSR relationship was mediated by the local and regional environment.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».