MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2969584506 · doi:10.1111/1365-2745.13247

Do traits and phylogeny support congruent community diversity patterns and assembly inferences?

2019· article· en· W2969584506 sur OpenAlexafffund
Marc W. Cadotte, Marta Carboni, Xingfeng Si, Shinichi Tatsumi

Notice bibliographique

RevueJournal of Ecology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of ChinaCanada Foundation for Innovation
Mots-clésPhylogenetic treePhylogenetic diversityBiologyPhylogeneticsCommunityTaxonCommunity structureEcologyEvolutionary biologyPhylogenetic comparative methodsDiversity (politics)Functional diversitySociologyGeneticsHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract It is now commonplace in community ecology to assess patterns of phylogenetic or functional diversity in order to inform our understanding of the assembly mechanisms that structure communities. While both phylogenetic and functional approaches have been used in conceptually similar ways, it is not clear if they both in fact reveal similar community diversity patterns or support similar inferences. We review studies that use both measures to determine the degree to which they support congruent patterns and inferences about communities. We performed a literature review with 188 analyses from 79 published papers that compared some facet of phylogenetic (PD) and functional diversity (FD) in community ecology. These studies generally report four main cases in which phylogenetic and functional information are used together in community analyses, to determine if: (a) there were phylogenetic signals in the measured traits in communities; (b) PD and FD were correlated with one another; (c) standardized PD and FD measures similarly revealed patterns of community over‐ or under‐dispersion; and (d) PD and FD were both related to other explanatory variables (e.g. elevation) similarly. We found that the vast majority of studies found both strong phylogenetic signals in their traits and positive correlations of PD and FD measures across sites. However, and surprisingly, we found substantial incongruencies for the other tests. Phylogenetic and functional dispersion patterns were congruent only about half the time. Specifically, when communities were phylogenetically over‐dispersed, these same communities were more likely to be functionally under‐dispersed. Similarly, we found that phylogenetic and functional relationships with independent predictors were incongruent in about half of the analyses. Synthesis . Phylogenetic signal tests and PD–FD correlations appear to strongly support the congruence between traits and phylogeny. It is surprising that strong phylogenetic signals appeared so ubiquitous given that ecological studies often analyse phylogenetically incomplete sets of species that have undergone ecological sorting. Despite the largely congruent findings based on phylogenetic signal tests and PD‐FD correlations, we found substantial incongruencies when researchers assessed either dispersion patterns or relationships with independent predictors. We discuss a number of potential ecological, evolutionary and methodological reasons for these incongruencies. Phylogenetic and functional information might reflect species ecological differences unequally with phylogenies better reflecting multivariate conserved elements of ecological similarity, and single traits better able to capture recent divergence, and both elements influence ecological patterns.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,796

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,227 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations143
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of EcologyMême sujetEcology and Vegetation Dynamics StudiesTravaux en français237 207