Trophic interactions and abiotic factors drive functional and phylogenetic structure of vertebrate herbivore communities across the Arctic tundra biome
Notice bibliographique
Résumé
Communities are assembled from species that evolve or colonise a given geographic region, and persist in the face of abiotic conditions and interactions with other species. The evolutionary and colonisation histories of communities are characterised by phylogenetic diversity, while functional diversity is indicative of abiotic and biotic conditions. The relationship between functional and phylogenetic diversity infers whether species functional traits are divergent (differing between related species) or convergent (similar among distantly related species). Biotic interactions and abiotic conditions are known to influence macroecological patterns in species richness, but how functional and phylogenetic diversity of guilds vary with biotic factors, and the relative importance of biotic drivers in relation to geographic and abiotic drivers is unknown. In this study, we test whether geographic, abiotic or biotic factors drive biome‐scale spatial patterns of functional and phylogenetic diversity and functional convergence in vertebrate herbivores across the Arctic tundra biome. We found that functional and phylogenetic diversity both peaked in the western North American Arctic, and that spatial patterns in both were best predicted by trophic interactions, namely vegetation productivity and predator diversity, as well as climatic severity. Our results show that both bottom–up and top–down trophic interactions, as well as winter temperatures, drive the functional and phylogenetic structure of Arctic vertebrate herbivore assemblages. This has implications for changing Arctic ecosystems; under future warming and northward movement of predators potential increases in phylogenetic and functional diversity in vertebrate herbivores may occur. Our study thus demonstrates that trophic interactions can determine large‐scale functional and phylogenetic diversity just as strongly as abiotic conditions.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,011 | 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 ».