Spatial variance in soil microarthropod communities: Niche, neutrality, or stochasticity?
Notice bibliographique
Résumé
We studied geographic patterns in the soil microarthropods associated with moss carpets on exposed rocky outcrops in southwestern British Columbia, Canada. We related microarthropod composition, abundance, and species richness to 15 ecological variables relevant to either spatial or environmental filtering. Our survey identified 352 morphospecies in 32 sites spanning a 130- × 60-km area. We tested whether the relative importance of spatial and environmental factors was concordant between community composition, abundance, species richness, and 3 major taxonomic groups (Oribatida, Mesostigmata, Collembola). The results depended on the variance partitioning methods used and whether composition was defined by species abundance or presence. Distance-based Mantel tests showed that dissimilarity in species composition between sites was better predicted by spatial distance than by environmental dissimilarity. In contrast, variance partitioning of ordinated abundance data concluded that environmental rather than spatial variables explained most variance in the composition of total microarthropod, especially Collembola, assemblages. Total abundance and species richness were only weakly correlated across space, even though both were explained by environmental factors such as temperature and soil moisture. Given the surprising contradictions between methods, we suggest that different analyses should always be compared to fully uncover the spatial and environmental factors structuring communities.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».