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Enregistrement W3049411997 · doi:10.22541/au.158022627.77060576

Phylogenetic Signal of Sub-Arctic Beetle Communities

2020· dataset· en· W3049411997 sur OpenAlexaffabout
Samantha Majoros, Sarah J. Adamowicz

Notice bibliographique

RevueAuthorea · 2020
Typedataset
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueForest Ecology and Biodiversity Studies
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhylogenetic treeBiological dispersalEcologyBiologyArcticCommunity structureTaxonSpecies richnessGeographyDemographyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Post-glacial dispersal and colonization processes have shaped community patterns in sub-Arctic regions such as Churchill, Manitoba, Canada. Important questions remain about the species that colonized this area, in particular the role of glacial history and biological traits in governing colonization patterns from refugial and southerly geographic regions. This study quantifies sub-Arctic beetle phylogenetic community structure using the net relatedness index (NRI) and nearest taxon index (NTI); calculated using publicly available data from BOLD; compares patterns across families with different traits (habitat, diet) using standard statistical analysis (ANOVA) as well as phylogenetic generalized least squares (PGLS) using a higher-level beetle phylogeny; and compares phylogenetic community structure in Churchill with a region in southern Canada (Guelph, Ontario). The dominant pattern detected in our study was that aquatic families were much better represented in Churchill compared to terrestrial families, when compared against richness sampled from across Canada and Alaska. Individually, most families showed significant phylogenetic clustering in Churchill. Closely related species were likely found together due to the strong environmental filtering present in Arctic environments. There was no significant difference in phylogenetic structure between Churchill and Guelph, although the trend was towards stronger clustering in the North. Similarly, there was no difference in phylogenetic structure metrics calculated for aquatic vs. terrestrial beetle families, again with a trend towards stronger clustering in water beetles. By contrast, there was a significant relationship between traits and community structure. Predators showed significantly stronger clustering in Churchill compared to other feeding modes, perhaps due to phylogenetic conservatism of their overwintering ability or generalist diet of some clades within families. This study contributes to our understanding of the traits and processes structuring insect biodiversity and macroecological trends in the sub-Arctic.

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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,153
Score d'incertitude au seuil0,913

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,180 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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