Inferred seasonal interaction rewiring of a freshwater stream fish network
Notice bibliographique
Résumé
Despite evidence that seasonal variation may lead to the persistence of competing species, studies on the effect of seasonality on community network structures are sparse. Identifying whether seasonal network changes are the result of turnover or rewiring (i.e. rearrangement of interactions among species), also remains understudied in multi‐trophic communities. Using species abundance data for 38 species over three years (from nine sites across central/eastern United States) and a novel tree‐based inference method, we constructed seasonal networks for a multi‐trophic freshwater stream fish community. We found that seasonality influences species interactions, particularly through rewiring (81%) as compared to species turnover (19%). Moreover, the number of rewiring interactions was best explained by fish status as a piscivore/non‐piscivore and species maximum length (R 2 = 0.41). Our findings suggest that rewiring may be a dominant process in stream fish communities experiencing seasonal environments and that traits linked to trophic‐level could be a good indicator of a species contribution to rewiring. As networks dominated by rewiring may be more robust, this network approach could be a valuable conservation tool for identifying which biological relationships must be retained for communities to avoid extinction.
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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) | 0,003 | 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 ».