Species‐pair associations, null models, and tests of mechanisms structuring ecological communities
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Biotic interactions and niche processes are fundamental determinants of community structure and species co‐occurrence. Most studies of species co‐occurrence have focused on negative association patterns (segregation presumed to arise from competition), often ignoring positive aggregations, although positive and negative associations may arise from multiple mechanisms. We used a pairwise approach to identify co‐occurrence patterns of 76 fish species across almost 9500 lakes, followed by a meta‐analytic approach to compare the co‐occurrence pattern of each species pair across watersheds and determine their cumulative species associations. Biological information relating to species’ phylogeny, habitat preferences, and diet was used to group species into relevant subsets in order to test community assembly processes of competition, predation, and habitat filtering. We found consistent non‐random patterns of co‐occurrence in nearly half the species pairs and more extremely aggregated than segregated species pairs. Observed co‐occurrence patterns indicated the importance of shared habitat requirements and predation, rather than competition, driving positively aggregated and negatively segregated species associations, respectively. Our meta‐analytic approach incorporating important biological attributes permitted the testing of specific mechanisms of community assembly, providing novel insights into the major determinants of fish community structure and their generality across a vast set of lakes.
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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) | 0,010 | 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 ».