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Enregistrement W2794673779 · doi:10.1002/ecy.2196

The role of landscape connectivity in resistance, resilience, and recovery of multi‐trophic microarthropod communities

2018· article· en· W2794673779 sur OpenAlexafffund
Nancy Shackelford, Rachel J. Standish, Zoë Lindo, Brian M. Starzomski

Notice bibliographique

RevueEcology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensWestern UniversityTula FoundationPacific Institute for Climate SolutionsUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacsCanada Foundation for InnovationPacific Institute for Climate SolutionsUniversity of Victoria
Mots-clésMicrocosmEcologyResistance (ecology)Disturbance (geology)Trophic levelLandscape connectivityAbiotic componentPsychological resilienceOrdinationResilience (materials science)HabitatCommunityAlternative stable statePlant communityCommunity resilienceMetacommunityBiologyEcological successionEcosystemBiological dispersalPopulationComputer scienceResource (disambiguation)Psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is a need to find generalizable mechanisms supporting ecological resilience, resistance, and recovery. One hypothesized mechanism is landscape connectivity, a habitat configuration that allows movement of biotic and abiotic resources between local patches. Whether connectivity increases all or only one of resistance, resilience, and recovery has not been teased apart, however, and has been difficult to test at large scales and for complex trophic webs. Natural microcosms offer a complex system that can be manipulated to test questions at a landscape-scale relative to the community of study. Here, we test the role of connectivity in altering resistance, resilience, and recovery to a gradient of heating disturbance in moss microcosms. To test across trophic levels, we focused on community composition as our metric of response and applied three connectivity treatments - isolation, connected to an equally disturbed patch, and connected to an undisturbed patch. We found that connectivity between equally disturbed patches boosted resistance of communities to disturbance. Additionally, recovery was linear and rapid in communities connected to undisturbed landscapes, hump shaped when connected to equally disturbed landscapes, and linear but slow in isolated communities. We did not find thresholds on the disturbance gradient at which disturbed communities exhibited zero or increasing dissimilarity to controls through time, so were unable to draw conclusions on the role of connectivity in ecological resilience. Ultimately, isolated communities exhibited increasingly variable composition and slow recovery patterns even in control communities when compared with connected treatments.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,212 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations15
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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