The Coupled Influence of Thermal Physiology and Biotic Interactions on the Distribution and Density of Ant Species along an Elevational Gradient
Notice bibliographique
Résumé
A fundamental tenet of biogeography is that abiotic and biotic factors interact to shape the distributions of species and the organization of communities, with interactions being more important in benign environments, and environmental filtering more important in stressful environments. This pattern is often inferred using large databases or phylogenetic signal, but physiological mechanisms underlying such patterns are rarely examined. We focused on 18 ant species at 29 sites along an extensive elevational gradient, coupling experimental data on critical thermal limits, null model analyses, and observational data of density and abundance to elucidate factors governing species’ elevational range limits. Thermal tolerance data showed that environmental conditions were likely to be more important in colder, more stressful environments, where physiology was the most important constraint on the distribution and density of ant species. Conversely, the evidence for species interactions was strongest in warmer, more benign conditions, as indicated by our observational data and null model analyses. Our results provide a strong test that biotic interactions drive the distributions and density of species in warm climates, but that environmental filtering predominates at colder, high-elevation sites. Such a pattern suggests that the responses of species to climate change are likely to be context-dependent and more specifically, geographically-dependent.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».