Convergent diversity and trait composition in temporary streams and ponds
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Hydrology is the main environmental filter in aquatic ecosystems and may result in shared tolerances and functional traits among species in disparate ecosystems. We analyzed the associations between taxonomic and functional facets of diversity within aquatic ecosystems (ponds vs. streams) across a hydroperiod gradient (1–365 d) to untangle the hydrologic drivers of aquatic invertebrate diversity. We used invertebrate assemblage data from seven arid‐land streams in southeastern Arizona, United States collected over 2 yr and nine temperate woodland ponds in Ontario, Canada collected over 2 yr. Our results showed that although invertebrate assemblages from streams and ponds differ taxonomically, hydroperiod had similar influence on invertebrate trait structure regardless of biogeographic and habitat differences. Streams and ponds independently showed strong positive relationships between functional richness and taxonomic richness; however, the relationship showed a shallower slope in ponds, indicating higher functional redundancy. Intermittent ponds and streams tended to have lower functional and taxonomic richness than their perennial counterparts, but harbored greater beta diversity. Our results suggest that even though ponds and streams are fundamentally different habitats with distinct faunas and unique ecological processes, hydrology produces convergent patterns in both trait composition and diversity patterns.
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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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,008 | 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 ».