Dispersal and diversity in experimental metacommunities: linking theory and practice
Notice bibliographique
Résumé
There has been a recent rise in the number of experiments investigating the effect of dispersal on diversity, with many of the predictions for these tests derived from metacommunity theory. Despite the promise of linking observed relationships between dispersal and diversity to underlying metacommunity processes, empirical studies have faced challenges in providing robust tests of theory. We review experimental studies that have tested how dispersal affects metacommunity diversity to determine why shortcomings emerge, and to provide a framework for empirical tests of theory that capture the processes structuring diversity in natural metacommunities. We first summarize recent experimental work to outline trends in results and to highlight common methods that cause a misalignment between empirical studies and the processes described by theory. We then identify the undesired implications of three widely used experimental methods that homogenize metacommunity structure or species traits, and present alternative methods that have been used to successfully integrate experiments and theory in a biologically relevant way. Finally, we present methodological and theoretical insights from three related ecological fields (coexistence, food web and priority effects theory) that, if integrated into metacommunity experiments, could help isolate the independent and joint effects of local interactions and dispersal on diversity, and reveal the mechanisms underlying observed dispersal–diversity patterns. Together, these methods can provide stronger tests of existing theory and stimulate new theoretical explorations. Synthesis Although metacommunity experiments offer a unique opportunity to test classic and emerging theory on the relationship between dispersal and diversity, several common challenges have hindered robust tests of theory. We outline how emerging theory on the invasion criterion, food webs and priority effects could be help clarify when and how dispersal affects metacommunity diversity, and identify when experimental approaches that homogenize metacommunities fail to test existing theory. By forging better links between theoretical and empirical work, we hope to motivate novel and improved experimental approaches to understanding the joint effects of local and regional processes on diversity.
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 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 | 0,134 | 0,385 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,016 |
| Communication savante | 0,004 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».