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Enregistrement W3015131332 · doi:10.1111/geb.13101

Latitudinal gradients and ecological drivers of β‐diversity vary across spatial scales in a temperate forest region

2020· article· en· W3015131332 sur OpenAlexaff
Chunyu Zhang, Fangliang He, Zhonghui Zhang, Xiuhai Zhao, Klaus von Gadow

Notice bibliographique

RevueGlobal Ecology and Biogeography · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésLatitudeTemperate climateNull modelEcologySpatial ecologySpatial variabilityMacroecologyEnvironmental scienceTemperate rainforestTemperate forestAbundance (ecology)Physical geographyPrecipitationGeographyCommon spatial patternDiversity (politics)Spatial distributionEcosystemBiodiversityBiologyStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Aim Our understanding of the mechanisms driving β‐diversity is still rather rudimentary. This study evaluates the influences of environmental filtering versus spatial scale of regional communities on β‐diversity across latitudes. Location North‐eastern China. Methods The β‐diversity was calculated in each regional community. The spatial extent of these “regional communities”, which included five or 10 plots, was ≤ 140 km. A random assembly null model was used to assess the effects of species abundance distribution on the β‐diversity. Moreover, the deviation of observed β‐diversity from a null model (called β‐deviation) was also assessed. The variations of the β values were partitioned into environmental, latitudinal and their joint effects. Results The observed β‐diversity declined with increasing latitude, although the β‐deviations showed a non‐monotonic pattern as the latitude increased at two studied scales. All the regional communities consisting of five or 10 local plots exhibited significantly positive β‐deviations. The total amount of variation in β‐deviations explained by environmental and latitudinal variables increased dramatically with increasing scale. A significant pure environmental effect was observed at both scales, explaining 30% of the variation in β‐deviation for regional communities consisting of five local plots and 58.7% for regional communities consisting of 10 local plots. The spatial variation in precipitation primarily accounted for the β‐gradient. Main conclusions This is one of the few multiscale analyses to investigate latitudinal patterns and driving mechanisms of tree β‐diversity in temperate forests. The β‐deviation showed a similar trend of change with latitude, but the variation of β‐deviation explained by the environments and latitude was highly dependent on the scale of regional communities studied. Environmental filtering and the spatial scale of regional communities jointly accounted for the β‐gradient, with environmental filtering appearing to determine the high variation of species turnover along the latitudinal gradient.

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)0,000
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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,986

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations56
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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