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Enregistrement W3207956674 · doi:10.1111/jbi.14270

Spatio‐temporal variation of macroinvertebrate metacommunity organization in a monsoon‐climate region

2021· article· en· W3207956674 sur OpenAlexaff
Zhengfei Li, Jani Heino, Zhuoyan Song, Xiaoming Jiang, Jun Wang, Zhenyuan Liu, Xingliang Meng, Junqian Zhang, Zhicai Xie

Notice bibliographique

RevueJournal of Biogeography · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFreshwater macroinvertebrate diversity and ecology
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesChina Postdoctoral Science FoundationAcademy of Finland
Mots-clésMetacommunityEcologyCommunity structureEnvironmental scienceTemporal scalesSpatial variabilityContext (archaeology)Spatial ecologyGeographyBiological dispersalBiologyStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Aim Disentangling the drivers of community assembly and species diversity in space and time is critical to elucidating metacommunity theory. However, our understanding of how metacommunity structuring will change over time remains insufficient, especially in rivers in the monsoon climate zone. We examined whether (1) the idealized metacommunity structure is different among seasons and (2) the relative importance of underlying mechanisms on community assembly varies within and across tributaries as well as among seasons. Location Five tributaries in the Hanjiang River Basin. Taxon Macroinvertebrates. Methods Benthic macroinvertebrates and environmental data were collected seasonally (i.e. spring, summer, autumn and winter) from the same 70 sampling sites. The elements of metacommunity structure (EMS) framework was employed to identify which idealized topology best characterizes the actual metacommunity. Redundancy analysis and variance partitioning procedures were applied to determine key environmental and spatial factors and to examine their relative contributions to variation in community structure in different seasons. Results The best‐fit metacommunity typologies were consistent over time, with metacommunity structure in each season displaying Clementsian gradients, characterized by high degrees of coherence and turnover, and positive boundary clumping. Environmental control prevailed over spatial processes in structuring macroinvertebrate communities, but their relative influence on community variation was context‐dependent. Particularly, environmental filtering was the predominant mechanism at the intermediate spatial scale. However, spatial processes had gradually stronger effects at smaller and larger extents. Main conclusions Both EMS analysis and the variance partitioning approach suggested environmental filtering was the principal structuring processes for macroinvertebrate assemblages throughout the year, although mass effects and dispersal limitation also played significant roles at smaller and larger spatial extents respectively. Considering that the most influential environmental factors shaping macroinvertebrate communities were variable across seasons, we argue that spatio‐temporal investigations would provide more information on community assembly than single snapshot studies.

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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,935

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,179 · 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

Citations23
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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