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Enregistrement W3101711152 · doi:10.22541/au.160525624.40303010/v1

Trait Dissimilarity and Hierarchy Predict Spatial Co-occurrence Patterns of Tree Species in a Subtropical Forest

2020· preprint· en· W3101711152 sur OpenAlexafffund
Yin deyi, Yu Liu, Qing Ye, Marc W. Cadotte, Fangliang He

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacsChina Scholarship CouncilNational Natural Science Foundation of ChinaSun Yat-sen UniversityNatural Science Foundation of Guangdong Province
Mots-clésTraitInterspecific competitionPairwise comparisonSpatial ecologyCompetition (biology)EcologyBiologyHierarchyNicheStatisticsMathematicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

1. The dissimilarity and hierarchy of trait values that characterize niche and fitness differences, respectively, have been increasingly applied to infer mechanisms driving community assembly and to explain species co-occurrence patterns. Here, we predict that limiting similarity should result in the spatial segregation of functionally similar species, while functionally similar species will be more likely to co-occur together either due to environmental filtering or competitive exclusion of inferior competitors (hereafter hierarchical competition). 2. We used a fully mapped 50-ha subtropical forest plot in southern China to explore how pairwise spatial associations were influenced by trait dissimilarity and hierarchy between species in order to gain insight into assembly mechanisms. We assessed pairwise spatial associations using two summary statistics of spatial point patterns at different spatial scales and compared the effects of trait dissimilarity and trait hierarchy of different functional traits on the interspecific spatial associations. These comparisons allow us to disentangle the effects of limiting similarity, environmental filtering and hierarchical competition on species co-occurrence. 3. We found that trait dissimilarity was generally negatively correlated with interspecific spatial associations, meaning that species with similar trait values were more likely to co-occur together and thus supporting environmental filtering or hierarchical competition. We further found that leaf area, wood density and maximum height had stronger trait hierarchy effects on the pairwise spatial associations relative to their corresponding trait dissimilarity effects, which suggests that hierarchical competition played a more (or at least equally) important role in structuring our forest community compared to environmental filtering. 4. This study employed a novel method to disentangle the relative importance of multiple assembly mechanisms in structuring co-occurrence patterns, especially the mechanisms of environmental filtering and hierarchical competition, which lead to indistinguishable co-occurrence patterns. This study also reinforced the importance of trait hierarchy rather than trait dissimilarity in driving neighborhood competition.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,233 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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