Decoupling phylogenetic and functional diversity to reveal hidden signals in community assembly
Notice bibliographique
Résumé
Summary Functional traits and phylogeny offer different, and often complementary, information about ecological differences between species, an essential step to uncover biodiversity assembly mechanisms and their feedbacks to ecosystem functions. However, traits and phylogeny are often related due to underlying trait evolution. Consequently, when combined, their shared information can be overemphasized, hindering their complementarity. It is therefore desirable to decouple their unique and overlapping contributions. We propose a conceptual and mathematical framework that produces a set of meaningful measures of ecological differences between species. We test the properties of these measures and the validity of the approach with extensive simulated data to show (i) the information provided by decoupling traits from phylogeny and vice versa, and (ii) that decoupling trait and phylogenetic information can uncover otherwise hidden signals underlying species coexistence and turnover. The application of the approach is further illustrated using a large dataset of Central European meadows as a case study. Decoupling traits and phylogeny particularly reveals the importance of differentiation between phylogenetically related species, which can be essential to understand species replacements along environmental gradients and the combined action of environmental filtering and limiting similarity within communities. Decoupling traits and phylogeny provides an avenue for connecting macro‐evolutionary and local factors affecting coexistence and for understanding how complex species differences affect multiple ecosystem functions. We present an R function called ‘decouple’, which allows a simple and wide application of the framework.
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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 | 0,005 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».