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Enregistrement W2912237341 · doi:10.1002/ecy.2633

Regulation of the functional structure of aquatic communities across spatial scales in a major river network

2019· article· en· W2912237341 sur OpenAlexaff
Éric Harvey, Florian Altermatt

Notice bibliographique

RevueEcology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesUniversität ZürichBundesamt für UmweltSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Science Foundation
Mots-clésEcologyCommunity structureBiodiversityContext (archaeology)HabitatTemporal scalesGeographyEnvironmental scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Moving beyond species count data is an essential step to better understand the effects of environmental perturbations on biodiversity and ecosystem functions, and to eventually better predict the strength and direction of those effects. Here, coupling an integrative path analysis approach with data from an extensive countrywide monitoring program, we tested the main spatial, environmental and anthropogenic drivers of change in the functional structure of aquatic macroinvertebrate communities along the entire Swiss Rhine river catchment. Functional structure was largely driven by inherent altitudinal variation influencing and cascading to regional scaled factors such as land use change and position in the riverine network, which, in turn, transformed local habitat structure variables. Those cascading effects across scales propagated through the biotic community, first affecting prey and, in turn, predators. Our results illustrate how seemingly less important local factors can act as essential transmission belts, propagating through direct and indirect pathways across scales to generate the specific context in which each functional group will strive or not, leading to characteristic landscape wide variations in functional community structure.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,157
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,204 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations40
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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