Tripartite networks show that keystone species can multitask
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Keystone species are disproportionately important for ecosystem functioning (1,2). However, while all species engage in multiple interaction types with other species, the importance of keystone species is often defined based on a single dimension of their Eltonian niche (3), that is, one type of interaction (e.g., keystone predator). Therefore, it remains unclear whether the importance of keystone species is unidimensional or if it extends across interaction types. We conducted a meta-analysis of tripartite interaction networks to examine whether species importance in one dimension of their niche is mirrored in other niche dimensions, and whether this is associated with interaction outcome, intimacy, or species richness. We show that keystone species importance is positively associated across multiple ecological niche dimensions, independently of species’ abundance, and find no evidence that multidimensionality of keystone species is influenced by the explanatory variables. We propose that the role of keystone species extends across multiple ecological niche dimensions, with important implications for ecosystem resilience and conservation. Significance Statement Keystone species are often identified by focusing on a single type of interaction (e.g., predation, pollination, herbivory) which contrasts with the multiple roles that species play in biological communities. We conducted a meta-analysis of 18 tripartite interaction networks to explore if keystonness is correlated across the multiple dimensions of species Eltonian niches. Our results suggest that species importance tends to span across multiple interaction types, independently from abundance, which can be key to understand community resilience and collapse in face of multiple threats.
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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 | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».