Bringing Elton and Grinnell together: a quantitative framework to represent the biogeography of ecological interaction networks
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Biogeography has traditionally focused on the spatial distribution and abundance of species. Both are driven by the way species interact with one another, but only recently community ecologists realized the need to document their spatial and temporal variation. Here, we call for an integrated approach, adopting the view that community structure is best represented as a network of ecological interactions, and show how it translates to biogeography questions. We propose that the ecological niche should encompass the effect of the environment on species distribution (the Grinnellian dimension of the niche) and on the ecological interactions among them (the Eltonian dimension). Starting from this concept, we develop a quantitative theory to explain turnover of interactions in space and time – i.e. a novel approach to interaction distribution modeling. We apply this framework to host–parasite interactions across Europe and find that two aspects of the environment (temperature and precipitation) exert a strong imprint on species co‐occurrence, but not on species interactions. Even where species co‐occur, interaction proves to be stochastic rather than deterministic, adding to variation in realized network structure. We also find that a large majority of host‐parasite pairs are never found together, thus precluding any inferences regarding their probability to interact. This first attempt to explain variation of network structure at large spatial scales opens new perspectives at the interface of species distribution modeling and community ecology.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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