Utilizing gradient simulations for quantifying community‐level resistance and resilience
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Resilience is a complex, multidimensional property of ecosystems that describes how ecosystems respond to disturbance and likely results from the interactions of species and their environments across temporal and spatial scales. Due to the complexity in how ecosystems function and respond to disturbance, measuring resilience is a challenge. Gradient analysis provides a familiar, yet somewhat neglected framework for understanding and characterizing resilience. With simulations parameterized on existing biomonitoring data, we used distance‐based measures in ordination space to characterize community‐level resilience, here defined as a function of resistance and recovery. Our simulations and analyses involved five steps: (1) We generated regional species pools by simulating species distributions across environmental gradients; (2) we sampled from these regional species pools to emulate temporal changes in reference (i.e., minimally disturbed) and impacted communities responding to disturbance; (3) we performed ordinations on observations from both impacted and reference communities to summarize multivariate data; (4) we calculated distance‐based measures for individual community trajectories in the ordinations to quantify their relative resistance and resilience; and (5) we compared these distance‐based metrics between reference and impacted communities. We conclude with an empirical example demonstrating the lack of resistance of the Harp Lake (Ontario, Canada) zooplankton community to invasion relative to the changes observed among minimally disturbed reference communities. Overall, distance measures on ordinations provide a simple and effective visual framework to quantify the relative resistance and resilience of communities to disturbance, and our simulation approach provides a novel technique to develop and evaluate quantitative metrics related to ecosystem or community‐level processes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».