Individual‐based models of community assembly: Neighbourhood competition drives phylogenetic community structure
Notice bibliographique
Résumé
Abstract It is now commonplace for community ecologists to infer assembly processes from the evolutionary relatedness of co‐occurring species. Such inferences, however, have typically depended on assembly theories that assume competitive equilibrium and that are species based. In reality, all natural communities are dynamic, particularly during the course of succession, and the ecological interactions which drive phylogenetic community structure actually occur among neighbouring individuals rather than species. To bridge this gap between theory and reality, we examine how colonisation, competition, and consequent replacement of individuals translate into phylogenetic community structure by using an individual‐based model. The model we use assumes a trade‐off between competition and colonisation abilities and that the points where species fall on the trade‐off curve are phylogenetically conserved. We find that the phylogenetic alpha diversity of a given community will be equal to or greater than the null expectation generated by randomly drawing individuals from communities at the same time step (i.e. phylogenetic overdispersion). This pattern results from the combination of interspecific differences in colonisation ability and neighbourhood competition that lead to individuals being regularly distributed in two‐dimensional space. We also show that phylogenetic beta diversity increases with increasing temporal differences between two communities. However, when this positive relationship is analysed only among the communities at close time steps, it becomes insignificant as they approach competitive equilibrium. We find similar patterns for functional alpha and beta diversity when phylogeny is replaced with functional traits. Synthesis . Though questions concerning community assembly have often been spatially framed, our model shows that the span of the time frame can also affect, or even reverse, inferences about assembly processes. Our model also implies that a shift in the frame of reference from species to individuals brings a new perspective to community assembly. Careful consideration of non‐equilibrium and individual‐level aspects provides better insights into the consequences of the evolutionary and functional similarities of individuals on community assembly.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».