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Enregistrement W2806074342 · doi:10.1098/rspb.2018.0647

Springtail community structure is influenced by functional traits but not biogeographic origin of leaf litter in soils of novel forest ecosystems

2018· article· en· W2806074342 sur OpenAlexafffund
Laura J. Raymond-Léonard, Dominique Gravel, Peter B. Reich, I. Tanya Handa

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Royal Society B Biological Sciences · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueCollembola Taxonomy and Ecology Studies
Établissements canadiensUniversité de SherbrookeUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les Technologies
Mots-clésSpringtailBiologyEcologyEcosystemPlant litterCommunity structureHabitatTraitLitter

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With ongoing global change, shifts in the ranges of non-native species and resulting novel communities can modify biotic interactions and ecosystem processes. We hypothesized that traits and not biogeographic origin of novel plant communities will determine community structure of organisms that depend on plants for habitat or as a food resource. We tested the functional redundancy of novel tree communities by verifying if six pairs of congeneric European and North American tree species bearing similar leaf litter traits resulted in similar ecological filters influencing the assembly of springtail (Collembola) communities at two sites. Litter biogeographic origin (native versus non-native) did not influence springtail community structure, but litter genus, which generally reflected trait differences, did. Our empirical evidence suggests that a functional trait approach may be indeed as relevant as, and complementary to, studying biogeographic origin to understand the ecological consequences of non-native tree species in soils of novel forest ecosystems.

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)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,184 · 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

Citations17
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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