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Enregistrement W3131192973 · doi:10.1111/ele.13699

The geography of metapopulation synchrony in dendritic river networks

2021· article· en· W3131192973 sur OpenAlexaff
Stefano Larsen, Lise Comte, Ana Filipa Filipe, Marie‐Josée Fortin, Claire Jacquet, Remo Ryser, Pablo A. Tedesco, Ulrich Brose, Tibor Erős, Xingli Giam, Katie Irving, Albert Ruhí, Sapna Sharma, Julian D. Olden

Notice bibliographique

RevueEcology Letters · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAnimal Ecology and Behavior Studies
Établissements canadiensYork UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesH2020 EnvironmentDeutsches Zentrum für integrative Biodiversitätsforschung Halle-Jena-LeipzigDeutsche ForschungsgemeinschaftEuropean Commission
Mots-clésMetapopulationEcologyHabitatPopulationEcosystemEcological networkGeographyBiologyBiological dispersal

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dendritic habitats, such as river ecosystems, promote the persistence of species by favouring spatial asynchronous dynamics among branches. Yet, our understanding of how network topology influences metapopulation synchrony in these ecosystems remains limited. Here, we introduce the concept of fluvial synchrogram to formulate and test expectations regarding the geography of metapopulation synchrony across watersheds. By combining theoretical simulations and an extensive fish population time-series dataset across Europe, we provide evidence that fish metapopulations can be buffered against synchronous dynamics as a direct consequence of network connectivity and branching complexity. Synchrony was higher between populations connected by direct water flow and decayed faster with distance over the Euclidean than the watercourse dimension. Likewise, synchrony decayed faster with distance in headwater than mainstem populations of the same basin. As network topology and flow directionality generate fundamental spatial patterns of synchrony in fish metapopulations, empirical synchrograms can aid knowledge advancement and inform conservation strategies in complex habitats.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,492

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,206 · 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'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

Citations75
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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