MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2593925537 · doi:10.1111/ele.12753

Habitat filtering not dispersal limitation shapes oceanic island floras: species assembly of the Galápagos archipelago

2017· article· en· W2593925537 sur OpenAlexaff
Sofía Carvajal‐Endara, Andrew P. Hendry, Nancy C. Emery, T. Jonathan Davies

Notice bibliographique

RevueEcology Letters · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesSecretaría de Educación Superior, Ciencia, Tecnología e Innovación
Mots-clésBiological dispersalArchipelagoEcologyHabitatColonisationInsular biogeographyNicheEndemismSpecies richnessBiologyGeographyColonizationPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Remote locations, such as oceanic islands, typically harbour relatively few species, some of which go on to generate endemic radiations. Species colonising these locations tend to be a non-random subset from source communities, which is thought to reflect dispersal limitation. However, non-random colonisation could also result from habitat filtering, whereby only a few continental species can become established. We evaluate the imprints of these processes on the Galápagos flora by analysing a comprehensive regional phylogeny for ~ 39 000 species alongside information on dispersal strategies and climatic suitability. We found that habitat filtering was more important than dispersal limitation in determining species composition. This finding may help explain why adaptive radiation is common on oceanic archipelagoes - because colonising species can be relatively poor dispersers with specific niche requirements. We suggest that the standard assumption that plant communities in remote locations are primarily shaped by dispersal limitation deserves reconsideration.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,707
Score d'incertitude au seuil0,999

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,171 · 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

Citations123
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEcology LettersMême sujetPlant and animal studiesTravaux en français237 207