Highly nested snail and clam assemblages in boreal lake littorals: Roles of isolation, area, and habitat suitability
Notice bibliographique
Résumé
:Many ecological assemblages show a nested subset pattern of species distribution, i.e., common species occur in all assemblages, whereas rare species tend to occur in progressively more diverse assemblages. We examined the determinants of nestedness and assemblage composition of lake-dwelling snails and clams in a boreal landscape using nestedness calculator, rank correlation, and canonical correspondence analysis (CCA). Both snail and clam assemblages were highly nested, and the nested subset pattern correlated with an index of isolation and habitat suitability (mainly water chemistry) for snails and with habitat suitability for clams. Habitat suitability and isolation were themselves highly correlated, thus obscuring the detection of their relative importance to nestedness. Yet, it appears that nestedness in this molluscan fauna is due mainly to nested tolerance of abiotic factors. Partial CCA showed that isolation and habitat suitability were almost equally important correlates of species composition for snails, whereas lake area was the key factor related to clam assemblage composition, followed by habitat suitability. It thus appears that while the degree of nestedness in species composition of lake-dwelling clams and snails may be highly correlated with a single variable, the overall pattern of species composition among lakes requires multiple explanatory variables.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».