Determinism and stochasticity in the spatial–temporal continuum of ecological communities: the case of tropical mountains
Notice bibliographique
Résumé
Ecological communities are assembled in a spatial–temporal continuum. However, we still have a poor understanding of the relative importance of different mechanisms structuring community composition (i.e. beta‐diversity) in space and time. In this study, we start by introducing a conceptual model that capitalizes upon the core‐occasional species concept to predict that the assembly process in tropical mountains is driven by the deterministic turnover of core species in space via habitat sorting, but the turnover of occasional species through time via stochastic events of colonization and local extinctions. We then propose a general analytical framework that allows assessing these predictions by partitioning the total variance of a species‐by‐site‐by‐time matrix (i.e. total beta‐diversity) among its purely spatial (variation in space independent of time), purely temporal (variation in time independent of space) and spatiotemporal (i.e. variation across different sites across different moments in time) components. Through simulation models, we provided theoretical support that the proposed analytical framework is suitable to test the predictions derived from our conceptual model. We then used this framework to identify general patterns and quantify the relative importance of processes underlying the spatial and temporal organization of ten distinct insect metacommunities along a tropical elevational gradient. As predicted, we found that, across taxa, spatial beta‐diversity was mainly explained by environmental variation alone: a pattern that indicates the spatial turnover of core species. In contrast, temporal beta‐diversity could not be distinguished from the expectation of null models where communities are simply represented by random draws from species pools: a pattern that indicates a temporal turnover of occasional species within communities. Taken together, our findings illustrate how our conceptual model and quantitative framework can articulate a better understanding of community assembly in space and time.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».