Deconstructing biodiversity-ecosystem function relationships: Filtering of macroinvertebrate traits in a large river floodplain
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Biodiversity-Ecosystem Function hypothesis postulates that higher biodiversity is correlated with ecosystem function by providing a high number of filled niches through species response types and resource use patterns. Through their high spatio-temporal habitat diversity, floodplains are highly productive ecosystems, supporting communities that are naturally resilient and highly diverse. We examined linkages among floodplain wetland habitats, invertebrate communities and their associated traits, and ecosystem function across 60 sites within the floodplain wetlands of the lower Wolastoq | Saint John River, New Brunswick, using structural equation modelling and Threshold Indicator Taxa ANalysis (TITAN2). We identified key environmental filters of invertebrate communities, namely linking increased niche differentiation through historical change, flood pulse dynamics, and macrophyte bed complexity with increased taxa and functional diversity. Examination of traits linked to ecosystem functions revealed that healthy wetlands with higher primary productivity were associated with greater functional evenness and richness, while habitat patches with increased decomposition rates had low functional richness, reflecting highly disturbed habitat. Our results highlight key differences between wetland and riverine ecosystems, relating to how critical functions support healthy wetland habitats by providing increased resilience to disturbance, here associated with differing levels of conservation protection.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».