Effects of species traits, motif profiles, and environment on spatial variation in multi‐trophic antagonistic networks
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Understanding drivers of antagonistic interactions across temporal and spatial scales is important for predicting community structure. In particular, studies examining spatial variation in ecological networks are critical for anticipating community responses to anthropogenic change. Most studies examining spatial interaction turnover focus on bipartite networks begging the question of whether the results are also reflected in unipartite, multi‐trophic networks. To examine the spatial turnover in food web interactions, the environmental and ecological drivers of this, and the influence of interaction turnover on the preservation of individual species’ roles, we used a spatially expansive multi‐trophic antagonistic ecological network data set of 129 lakes spanning over 1000 kms. We used β‐diversity metrics to quantify spatial turnover in interactions and calculated the relative contributions of interaction rewiring and turnover in top, intermediate, and basal species to network turnover. We then investigated the relative and combined role of multiple ecological drivers (e.g., abundance, thermal tolerance) and environmental drivers (e.g., latitude, total phosphorus) on internal network structure. Finally, we used a motif analysis to measure the effect of spatial interaction turnover on the variation in individual species’ roles. We observed high interaction turnover across lakes, driven primarily by turnover in basal species but also the rewiring of interactions among shared species, driven, in part by underlying environmental gradients (e.g., species richness). Contrary to previous food web models applied to single sites, none of the ecological drivers we considered were effective predictors of lake‐specific interactions perhaps indicating an important distinction between network model accuracy at regional and local extents. Finally, despite high spatial turnover in interactions, species’ roles were highly conserved across the study lakes demonstrating the potential of species’ roles for predicting community structure. These findings demonstrate how integrating species’ fundamental roles into trait‐based approaches may improve our predictions of ecological networks at local scales.
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 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) | 0,000 | 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 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 ».