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Enregistrement W2590763270 · doi:10.1093/jpe/rtx013

Species abundance distributions as a proxy for the niche–neutrality continuum

2017· article· en· W2590763270 sur OpenAlexfundno aff
Xianzhi Wang, M. D. Farnon Ellwood, Dexiecuo Ai, Renyi Zhang, Gang Wang

Notice bibliographique

RevueJournal of Plant Ecology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSpecial Fund for Agro-scientific Research in the Public InterestNational Natural Science Foundation of ChinaMcGill University
Mots-clésRelative species abundanceEcologyAbundance (ecology)Rare speciesEcological nicheNeutral theory of molecular evolutionInterspecific competitionNicheBiological dispersalCommon speciesCommunityRelative abundance distributionSpecies diversityBiologyEcosystemPopulationHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Species abundance distributions (SADs) are often used to verify mechanistic theories underlying community assembly. However, it is now accepted that SADs alone are not sufficient to reveal biological mechanisms. Recent attention focuses on the relative importance of stochastic dispersal processes versus deterministic processes such as interspecific competition and environmental filtering. Here, we combine a study of the commonness and rarity of species (i.e. the SAD) with mechanistic processes underlying community composition. By comparing the occurrence frequencies of each and every species with its abundance, we quantify the relative contributions of common and rare species to the maintenance of community structure. Essentially, we relate the continuum between commonness and rarity with that of niches and neutrality. An individual-based, spatially explicit model was used to simulate local communities in niche spaces with the same parameters. We generated sets of assemblages from which species were eliminated in opposing sequences: from common to rare and from rare to common, and investigated the relationship between the abundance and frequency of species. We tested the predictions of our model with empirical data from a field experiment in the environmentally homogeneous alpine meadows of the Qinghai–Tibetan plateau. Our simulations support the widespread notion that common species maintain community structure, while rare species maintain species diversity, in both local and regional communities. Our results, both from theoretical simulations and from empirical observations, revealed positive correlations between the abundance of a particular species and its occurrence frequency. SAD curves describe a continuum between commonness and rarity. Removing species from the ‘rare’ end of this continuum has little effect on the similarity of communities, but removing species from the ‘common’ end of the continuum causes significant increases in beta diversity, or species turnover, between communities. In local communities distributed in a homogenous habitat, species located at the ‘common’ end of the continuum should be selected by environmental filtering, with niche space partitioning governed by interspecific competition. Conversely, species located at the ‘rare’ end of the continuum are most likely subject to stochastic dispersal processes. Species situated at intermediate locations on this continuum are therefore determined by niche and neutral processes acting together. Our results suggest that, in homogeneous habitats, SAD curves describing the common-rare continuum may also be used to describe the continuum between niches and neutrality.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,617

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,256 · 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

Citations17
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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