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Enregistrement W4293071166 · doi:10.1111/1365-2435.14168

Environmental filtering of macroinvertebrate traits influences ecosystem functioning in a large river floodplain

2022· article· en· W4293071166 sur OpenAlexafffund
Natalie K. Rideout, Zacchaeus G. Compson, Wendy A. Monk, Meghann Bruce, Mehrdad Hajibabaei, Teresita M. Porter, Michael Wright, Donald J. Baird

Notice bibliographique

RevueFunctional Ecology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFreshwater macroinvertebrate diversity and ecology
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaUniversity of GuelphUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaEnvironment and Climate Change Canada
Mots-clésFloodplainEcosystemEcologyWetlandBiodiversitySpecies richnessHabitatBiologySpecies evennessEcosystem services

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The biodiversity–ecosystem function hypothesis postulates that higher biodiversity is correlated with faster ecosystem process rates and increased ecosystem stability in fluctuating environments. Exhibiting high spatiotemporal habitat diversity, floodplains are highly productive ecosystems, supporting communities that are naturally resilient and highly diverse. We examined linkages among floodplain wetland habitats, invertebrate communities and their associated traits, and ecosystem function across 60 sites within the floodplain wetlands of the lower Wolastoq | Saint John River, New Brunswick, using structural equation modelling and Threshold Indicator Taxa ANalysis. We identified key environmental filters structuring invertebrate communities, by linking increased niche differentiation through shoreline change, flood pulse dynamics, and macrophyte bed complexity with increased taxa and functional diversity. Examination of traits linked to ecosystem functions revealed that more resilient wetlands with balance between primary productivity and decomposition as carbon sources were associated with greater functional evenness and richness, while habitat patches with elevated decomposition rates had lower functional richness, reflecting a simplified, more disturbed habitat. While our more complex overarching SEM model was ultimately compromised by an overspecified number of pathways, our results nevertheless are indicative of a divergence between wetland and riverine ecosystems in their relationships linking biodiversity and ecosystem function, illustrating how to define ecosystem health in wetland habitats, and demonstrating how critical functions support healthy wetland habitats by providing increased resilience to disturbance. Read the free Plain Language Summary for this article on the Journal blog.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,113

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,169
Écart entre enseignants0,161 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations52
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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