Tracking wetland community evolution using Diptera taxonomic, functional and phylogenetic structure
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Different processes drive spatial variation in community composition. Standard measures of composition are useful in species‐based conservation and ecology, but they may be less informative in the context of evolutionary history and functional diversity. Functional and phylogenetic approaches are increasingly used to test mechanisms driving biodiversity patterns. We studied 28 families of flies (Diptera) with a range of functional characteristics in three wetland classes (bogs, swamps, marshes) in Quebec, Canada. We examined taxonomic, phylogenetic and functional structure of communities and assessed whether rarity is deterministic or stochastic. Beta‐ and phylobeta‐diversity were also examined for relatedness to local environmental conditions, patch area, and/or surrounding landscape. Phylogenetic community structure analyses had high value and complementarity to standard measures. Environmental filtering acted on bog communities during assembly, as they emerged from a slow peat accumulation process and the plant composition is characteristic as few species can survive in these acidic and low nutrient conditions. Subsequently, community assembly happened randomly. Neutral processes of community assembly are more important in marshes and swamps, as dispersal limitation explained species abundance dynamics of small and common Diptera species. The assembly of marsh communities is a balance between neutral processes and environmental filtering, while assembly in swamps can be seen as neutral. Clustering increased with environmental extremes, indicating environmental filtering. Rare species tended to be less closely related to common species. They have unique habitat requirements, and the high diversity is maintained by temporal turnover of species with similar traits filtered by the environment.
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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 | 0,000 | 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 ».