Faculty Opinions recommendation of Experimental dispersal reveals characteristic scales of biodiversity in a natural landscape.
Notice bibliographique
Résumé
Ecological theory posits that dispersal among habitat patches links local communities and is a key "regional" process that maintains biological diversity. However, manipulations required to experimentally test regional processes are infeasible for most systems, and thus more work is needed to detect the scales at which regional processes manifest and their overall effect on diversity. In a Californian grassland, a hotspot for global biodiversity, we used a seed vacuum to increase dispersal at spatial scales varying from 1 m to 10 km while maintaining a realistic spatial structure of species pools and environmental conditions. We found that dispersal limitation has a profound influence on diversity; species richness increased with the spatial scale of seed mixing, doubling in plots that received seed from large (≥5 km) compared with small (≤5 m) scales. This increase in diversity corresponded to an increase in how well species distributions were explained by environmental conditions, from modest at small scales (R2 = 0.34) to strong at large scales (R2 = 0.52). Responses to the spatial scale of seed mixing were nonlinear, with no differences below 5 m or above 5 km. Nonlinearities were explained by homogeneity of environmental conditions below 5 m and by a lack of additional variation in the species pool above 5 km. Our approach of manipulating natural communities at different spatial scales reveals (i) nonlinear transitions in the importance of environmental sorting and dispersal, and (ii) the negative effects of dispersal limitation on local diversity, consistent with previous research suggesting that large numbers of species are headed toward regional extinction. PMID: 28416694
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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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,494 | 0,147 |
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 ».