Assessing the relationship between community dispersion and disturbance in a soft‐sediment ecosystem
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Disturbed ecosystems often exhibit increased community heterogeneity when compared to nondisturbed systems. One way to measure community heterogeneity is statistical dispersion, a measure of how variable individual samples are from the multivariate average of the community condition (species presence/absence and density). In more specific manner, dispersion measures the distance between an individual data point and the centroid, the multivariate average of all data points. Statistical dispersion may be an important parameter to include in environmental assessments, or in studies that attempt to understand the role of disturbances in structuring biological systems. However, disturbances have been observed to increase, decrease, or not impact community dispersion (or community heterogeneity). Therefore, the usefulness of dispersion in studying or identifying disturbances is unclear. We tested if a mechanical disturbance increased community dispersion using the infaunal community of the intertidal mudflats along the north coast of British Columbia, Canada. We observed no statistically significant increase in community dispersion with varying frequency and intensity of a mechanical disturbance. This is likely a result of disturbed and nondisturbed treatments being dominated by the same six taxa, thus minimizing dispersion. Therefore, in ecosystems where differences in community successional stages are subtle (a result of changes in relative abundance rather than species replacement), community dispersion may not be an informative parameter when investigating disturbance. Despite this, we suggest that dispersion can be a useful variable to include in studies attempting to understand or identify disturbances; however, dispersion should only be one parameter amongst many used to understand or identify disturbances.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 découle