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Enregistrement W2551089441 · doi:10.1111/ecog.02383

Isolation predicts compositional change after discrete disturbances in a global meta‐study

2016· article· en· W2551089441 sur OpenAlexafffund
Nancy Shackelford, Brian M. Starzomski, Natasha Banning, Loretta L. Battaglia, Alistair Becker, Peter J. Bellingham, Brandon T. Bestelmeyer, Jane A. Catford, John M. Dwyer, Mats Dynesius, James Gilmour, Lauren M. Hallett, Richard J. Hobbs, Jodi N. Price, Takehiro Sasaki, E. V. J. Tanner, Rachel J. Standish

Notice bibliographique

RevueEcography · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensTula FoundationPacific Institute for Climate SolutionsUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesAustralian Research CouncilHakai Institute
Mots-clésDisturbance (geology)Species richnessEcologyBiodiversityPsychological resilienceEcosystemHabitatCommunity structureCommunity resilienceGeographyEnvironmental scienceEnvironmental resource managementBiologyPsychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Globally, anthropogenic disturbances are occurring at unprecedented rates and over extensive spatial and temporal scales. Human activities also affect natural disturbances, prompting shifts in their timing and intensities. Thus, there is an urgent need to understand and predict the response of ecosystems to disturbance. In this study, we investigated whether there are general determinants of community response to disturbance across different community types, locations, and disturbance events. We compiled 14 case studies of community response to disturbance from four continents, twelve aquatic and terrestrial ecosystem types, and eight different types of disturbance. We used community compositional differences and species richness to indicate community response. We used mixed‐effects modeling to test the relationship between each of these response metrics and four potential explanatory factors: regional species pool size, isolation, number of generations passed, and relative disturbance intensity. We found that compositional similarity was higher between pre‐ and post‐disturbance communities when the disturbed community was connected to adjacent undisturbed habitat. The number of generations that had passed since the disturbance event was a significant, but weak, predictor of community compositional change; two communities were responsible for the observed relationship. We found no significant relationships between the factors we tested and changes in species richness. To our knowledge, this is the first attempt to search for general drivers of community resilience from a diverse set of case studies. The strength of the relationship between compositional change and isolation suggests that it may be informative in resilience research and biodiversity management.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,577

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,227 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations38
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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