Community‐wide seed dispersal distances peak at low levels of specialisation in size‐structured networks
Notice bibliographique
Résumé
Network approaches provide insight into the complex web of interspecific interactions that structure ecological communities. However, because data on the functional outcomes of ecological networks are very rarely available, the effect of network structure on ecosystem functions, such as seed dispersal, is largely unknown. Here, we develop a new approach that is able to link interaction networks to a trait‐based seed–dispersal model to estimate community‐wide seed dispersal distances. We simulated networks, using a niche model based on size‐matching between plants and birds, that varied in the degree of niche partitioning, i.e. the overlap in interaction partners between coexisting species. We found that community‐wide dispersal distances were longest when networks had low degrees of niche partitioning. We further found that dispersal distances of plant species with small fruits peaked in models without niche partitioning, whereas dispersal distances of medium and large‐fruited plants peaked at low degrees of niche partitioning. Our simulations demonstrate that the degree of niche partitioning between species is an important determinant of the ecological functions derived from ecological networks and that simulation approaches can provide new insights into the relationship between the structural and functional components of ecological networks.
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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) | 0,000 | 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 ».