The influence of variability in species trait data on community‐level ecological prediction and inference
Notice bibliographique
Résumé
Species trait data have been used to predict and infer ecological processes and the responses of biological communities to environmental changes. It has also been suggested that, in lieu of trait, data niche differences can be inferred from phylogenetic distance. It remains unclear how variation in trait data may influence the strength and character of ecological inference. Using species-level trait data in community ecology assumes intraspecific variation is small in comparison with interspecific variation. Intraspecific variation across species ranges or within populations may lead to variability in trait data derived from different scales (i.e., local or regional) and methods (i.e., mean or maximum values). Variation in trait data across species can affect community-level relationships. I examined variability in body size, a key trait often measured across taxa. I collected 12 metrics of fish species length (including common and maximum values) for 40 species from literature, online databases, museum collections, and field data. I then tested whether different metrics of fish length could consistently predict observed species range boundary shifts and the impacts of an introduced predator on inland lake fish communities across Ontario, Canada. I also investigated whether phylogenetic signal, an indicator of niche-conservativism, changed among measures. I found strong correlations between length metrics and limited variation across metrics. Accordingly, length was a consistently significant predictor of the response of fish communities to environmental change. Additionally, I found significant evidence of phylogenetic signal in fish length across metrics. Limited variation in length across metrics (within species), in comparison with variation within metrics (across species), made fish species length a reliable predictor at a community-level. When considering species-level trait data from different sources, researchers should examine the potential influence of intraspecific trait variation on data derived by different metrics and at different scales.
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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 | 0,095 | 0,318 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».