Impact of land composition and configuration on the functional trait assembly of forest communities in southern Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The conversion of natural lands to agricultural and urban areas is the leading cause of biodiversity loss worldwide, and an understanding of functional trait assembly pattern can help to mitigate the ecological implications of this loss. We use plant functional traits—characteristics of the plant that determine how they react to and interact with the surrounding ecosystem—to assess the impacts of landscape composition and configuration on plant community assembly patterns in the multiple‐use Credit River watershed, Southern Ontario. We examine functional patterns in metacommunities to uncover how eight landscape variables (including both agricultural and urban uses) affect community assembly patterns and which traits explain these assembly patterns. We find that landscape variables result in significant trait‐divergence assembly patterns at two spatial scales (1 and 10 km), which means that these forest communities are more functionally diverse than would be expected by chance. Additionally, the optimal functional traits that maximize divergence in the community are dependent on landscape variables. We discuss three mechanisms—limiting similarity, niche availability, disturbance—that might be responsible for the trait divergence observed. First, we propose that limiting similarity could lead to trait divergence through niche differentiation and thus coexistence of more traits. Second, we argue that mosaic landscapes provide multiple and diverse habitats in which more species, likely with differing functional traits, can occur. Finally, we discuss how disturbances could prevent dominant species from competitively excluding others, thus favoring coexistence of functional traits.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».