MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2560880272 · doi:10.1002/ecy.1712

Predators modify biogeographic constraints on species distributions in an insect metacommunity

2016· article· en· W2560880272 sur OpenAlexaff
Tess Nahanni Grainger, Rachel M. Germain, Natalie T. Jones, Benjamin Gilbert

Notice bibliographique

RevueEcology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetacommunityPredationEcologyBiologyBiological dispersalPredatorOccupancyPatch dynamicsHerbivoreHabitatPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Theory describing the positive effects of patch size and connectivity on diversity in fragmented systems has stimulated a large body of empirical work, yet predicting when and how local species interactions mediate these responses remains challenging. We used insects that specialize on milkweed plants as a model metacommunity to investigate how local predation alters the effects of biogeographic constraints on species distributions. Species-specific dispersal ability and susceptibility to predation were used to predict when patch size and connectivity should shape species distributions, and when these should be modified by local predator densities. We surveyed specialist herbivores and their predators in milkweed patches in two matrix types, a forest and an old field. Predator-resistant species showed the predicted direct positive effects of patch size and connectivity on occupancy rates. For predator-susceptible species, predators consistently altered the impact of biogeographic constraints, rather than acting independently. Finally, differences between matrix types in species' responses and overall occupancy rates indicate a potential role of the inter-patch environment in mediating the joint effects of predators and spatial drivers. Together, these results highlight the importance of local top-down pressure in mediating classic biogeographic relationships, and demonstrate how species-specific responses to local and regional constraints can be used to predict these effects.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,997

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,225 · 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.

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

Citations21
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEcologyMême sujetEcology and Vegetation Dynamics StudiesTravaux en français237 207