Species turnover in vertebrate communities along elevational gradients is idiosyncratic and unrelated to species richness
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim Studies of species turnover commonly assume that turnover is a critical determinant of species richness patterns. But the concordance in patterns of turnover and species richness along gradients is poorly known. Here we characterize elevational patterns of species turnover and test whether turnover and species richness are strongly related. Location Sixty‐two elevation gradients world‐wide, from 17° S to 43° N. Methods We used elevational range data for six terrestrial vertebrate groups to characterize species turnover between neighbouring elevational bands. We measured turnover as Simpson's dissimilarity, a metric that is unaffected by measured differences in species richness among recorded samples. To assess differences from random patterns, elevational turnover was compared with three null models (hard, soft and no boundaries). Lastly, elevational turnover was compared with the combined species richness of neighbouring elevational bands. Analyses were conducted at three grain sizes (200, 400 and 800 m elevation). Results We found no consistent, repeated patterns in elevational turnover. Variability among gradients was very high, with most datasets displaying multiple but inconsistently located peaks. Concordance between null predictions and empirical turnover was poor (average r2 for 200, 400 and 800m grains were: hard boundaries 0.06, 0.12 and 0.15; soft boundaries 0.06, 0.11 and 0.14; unbounded 0.03, 0.07 and 0.10; respectively), although many empirical values fell within the confidence intervals of the null model. Correlations of turnover and species richness were generally poor, but increased with analysis grain (average r2 = 0.19, 0.33 and 0.54, respectively). Main conclusions Turnover cannot serve as a general explanation for richness patterns within elevational gradients. Elevational turnover patterns are highly idiosyncratic, change with scale, and are often indistinguishable from random patterns. Despite the common assertion that the highest species richness occurs where distinct, dominant communities turn over on mountains (e.g. low‐ and high‐elevation communities at a middle ecotone), we found no strong support for such Clementsian‐structured patterns.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».