A proposed microcosm for landscape ecology – beyond the binary to the patch-mosaic model
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Microcosms such as pitcher plants, or patches of mosses on a rock surface, have been used worldwide to allow for manipulative experiments that test hypotheses for patterns observed at larger extents, such as dispersal or community assemblage. Such microcosms can also be applied to questions in landscape ecology, but are limited by their binary (patch/non-patch structure). Here we examine a more realistic model landscape system that shares the patch-mosaic structure common to kilometres-extent landscapes. This system of lichen thalli on tree trunks has been shown to have consistent spatial patterns across replicate microcosms, but only when sampling within a limited area. To be relevant for experimentation across scales, it is necessary to determine whether previously observed patterns are consistent when sampling across a broader region and when using different tree species. Here, we test for consistent landscape patch pattern in both maco- and micro-lichens across 21 balsam fir ( Abies balsamea ) and yellow birch ( Betula alleghaniensis ) trees. Methods We measured spatial pattern of lichen thalli along the trunks of two species of trees, at two spatial resolutions; trees within a single stand (∼100 × 50 m) and trees dispersed across a larger region (500 km 2 ). We used a “lichen ladder” comprised of 5 10 × 10 cm sampling blocks to quantify number of species and individuals in a 50 cm section of the tree trunk. We tested for similar patterns along the trunk and between the north and south sides at both sampling intensities using perMANOVA. Results We find that lichen patches on tree trunks can function as replicate microscoms for landscape ecology. Patterns of thalli along the trunks of trees and between the north and south aspects of the trunk are statistically significantly consistent, although there is variation between tree species, and groups of lichens included. Our microcosm could be used as a model system for landscape ecology research; but researchers should test for consistent patterns first.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».