A community of metacommunities: exploring patterns in species distributions across large geographical areas
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».