Detecting signatures of competition from observational data: a combined approach using <scp>DNA</scp> barcoding, diversity partitioning and checkerboards at small spatial scales
Notice bibliographique
Résumé
Summary Competitive interactions are assumed to play a role in governing species distributions but are difficult to infer using observational data. In addition, morphological identification may overlook species, obscuring patterns of competitive exclusion. To address these limitations, we showcase a molecular ( DNA barcoding) approach to species‐unit delineation and sample stream insect communities at small spatial scales where environmental filtering and dispersal limitations are minimised. Rocks from riffles were sampled for stream insects, in particular caddisfly (Trichoptera), beetle (Coleoptera) and blackfly (Simuliidae) larvae from filterer and grazer guilds at White Clay Creek, Pennsylvania, U.S.A. (20 June, 2013). Additive partitioning of species diversity was used to establish at which spatial scale(s) variation in the distribution of species occurs; this informed us of the spatial scale at which to conduct checkerboard analyses, which tested for signatures of species segregations (e.g. competitive exclusion). Only a small portion of the total species diversity occurred at the smallest spatial level (mean = 30% on individual rocks). Distributional variation in species was greatest at the kilometre scale (where beta‐diversity was 37% and 41% for filterers and grazers respectively). At the scale of White Clay Creek sampled ( c . 3 km extent), species of filterers showed a strong tendency to segregate on individual rocks, while grazers showed random structure approaching aggregation. This study demonstrates a potential approach to assessing the role of competition in structuring communities using observational data and highlights the importance of accurate species units for analysis (e.g. DNA barcoding). Using a combination of analyses, we were able to link patterns of segregation to competitive interactions among stream insect species in a filterer guild, while determining these interactions were not important in a grazer guild.
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 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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».