Environmental filtering and dispersal as drivers of metacommunity composition: complex spider webs as habitat patches
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Metacommunity theory has advanced the understanding of the patterns and processes shaping community structure at multiple scales. Various models have been put forward to explain the relative effects of environmental filtering, dispersal, and species traits on community composition. Here, we focus on complex, three‐dimensional webs of two social and two solitary spider species as habitat patches for associated communities of arthropods in a tropical rainforest in Ecuador. We used variance partitioning, constrained ordination, coherence analyses, and a colonization experiment to assess the role of environmental filtering and dispersal in this system. We found that the composition of communities associated with the four host species was mostly differentiated along two ordination axes, with the first axis roughly corresponding to level of sociality (solitary vs. social) and the other to web size. Associate abundance increased, but their density per unit volume decreased with host web size for all host species. Webs of social spider species had more variable communities and proportionally more aggressive (i.e., predatory) associates. After rarefaction to control for larger samples in larger webs, only one of the species showed a significant increase of species richness as a function of web size. The relatively quick colonization of experimentally established webs suggests high dispersal of more generalist species, but their lower proportion in older webs provides some evidence of a colonization–competition trade‐off at longer temporal scales. The distinctness of the communities associated with the four host species, and the eventual change in proportion of associates in newly founded vs. old webs, despite high dispersal, is consistent with environmental filtering and species traits playing a major role in determining patterns of species distribution in this system.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».