MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2172188999 · doi:10.1890/12-0683.1

A community of metacommunities: exploring patterns in species distributions across large geographical areas

2012· article· en· W2172188999 sur OpenAlexafffundabout
Renato Henriques‐Silva, Zoë Lindo, Pedro R. Peres‐Neto

Notice bibliographique

RevueEcology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensWestern UniversityUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesGroupe de recherche interuniversitaire en limnologieCanada Research ChairsMinistry of Natural Resources
Mots-clésMetacommunityEcologySpatial ecologyCommunityDistance decayBiological dispersalBiologyGeographyEcosystemPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ecological communities show extremely complex patterns of variation in space, and quantifying the relative importance of spatial and environmental factors underpinning patterns of species distributions is one of the main goals of community ecology. Although we have accumulated good knowledge about the processes driving species distributions within metacommunities, we have few insights about whether (and how) environmental and spatial features can actually generate consistent species distributional patterns across multiple metacommunities. In this paper we applied the elements of metacommunity structure (EMS) framework to identify and classify metacommunities according to multiple but discrete patterns of species distributions. Given that each pattern has unique underlying structuring mechanisms, exploring and comparing such patterns across multiple metacommunities spanning large geographical areas provides a way to test the existence of general principles underlying species distributions within metacommunities. In this study, we applied the EMS framework into a data set containing about 9000 lakes distributed across 85 fish metacommunities across Ontario, Canada, and estimated the relative importance of local and spatial factors in explaining their distributional patterns. Nested and Clementsian gradients were the patterns that fitted most metacommunities; nested metacommunities were distributed throughout the province, while Clementsian gradient metacommunities were concentrated in the southeastern region. Sixty-five percent of nested metacommunities were located in low-energy watersheds (i.e., colder climate and shorter growing season), whereas metacommunities representing Clementsian gradients were present in high-energy watersheds (i.e., relatively warmer climate and longer growing season). Taken together, our results reveal that the environmental and spatial properties in which metacommunities are embedded are at least partially responsible for their species distributional patterns.

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)0,001
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 consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,234 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations115
Publié2012
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEcologyMême sujetEcology and Vegetation Dynamics StudiesTravaux en français237 207