Contrasts between habitat generalists and specialists: an empirical extension to the basic metacommunity framework
Notice bibliographique
Résumé
Emergence of the metacommunity concept has made a substantial contribution to better understanding of the community composition and dynamics in a regional context. However, long-term field data for testing of available metacommunity models are still scarce, and the extent to which these models apply to the real world remains unknown. Tests conducted so far have largely sought to fit data on the entire regional set of species to one of several metacommunity models, implicitly assuming that all species operate similarly over the same set of sites. However, species differ in their habitat use. These differences can, in the most general terms, be expressed as a gradient of habitat specialization (ranging from habitat specialists to habitat generalists). We postulate that such differences in habitat specialization will have implications for metacommunity dynamics. Specifically, we predict that specialists respond more to local processes and generalists respond to regional spatial processes. We tested these predictions using natural microcosm communities for which long-term (nine-year) environmental and population dynamics data were available. We used redundancy analysis to determine the proportion of variation explained by environmental and spatial factors. We repeated this analysis to explain variation in the entire regional set of species, in generalist species only, and in specialists only. We further used ANOVA to test for differences in the proportions of explained variation. We found that habitat specialists responded primarily to environmental factors and habitat generalists responded mainly to spatial factors. Thus, from the metacommunity perspective, the dynamics of habitat specialists are best explained by a combination of species sorting and mass effects, while that of habitat generalists are best explained by patch dynamics and neutral models. Consequently, we infer that a natural metacommunity can exhibit complicated dynamics, with some groups of species (e.g., habitat specialists) governed according to environmental processes and other groups (e.g., habitat generalists) governed mainly by dispersal processes.
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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 | 0,008 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».