Disturbance and diversity in a continental archipelago: a mechanistic framework linking area, height, and exposure
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Species–area relationships ( SAR s) are among the most general patterns in nature. Yet, significant variation in species richness often remains after accounting for area, especially for small islands. One factor thought to influence species richness on small islands is disturbance from the combined influence of tides and waves. Here, we derive a quantitative framework for determining how ocean disturbance impacts island communities, which we then test in plant communities in a temperate island archipelago. We do so by applying some well‐developed techniques honed in the marine intertidal zone but rarely applied to studies on land. By estimating and adjusting for the effect of wave exposure on habitable island area, we dramatically improved the fit of the SAR for small islands, nearly doubling the amount of variation in species richness explained (from 37% to 69%). Our predictions of island occupancy also improved using this method. Our approach predicts that small islands (<100,000 m 2 ) are the most affected by ocean‐borne disturbance. Given that many archipelagos are susceptible to wave disturbance, future studies should consider how ocean‐borne disturbances arising from the matrix might interact with sampling area to influence patterns of species richness on small islands.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».