The role of landscape connectivity in resistance, resilience, and recovery of multi‐trophic microarthropod communities
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».