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Enregistrement W4293109690 · doi:10.1111/oik.09265

Simultaneous niche expansion and contraction in plant–pollinator networks under drought

2022· article· en· W4293109690 sur OpenAlexaff
Connor Morozumi, Xingwen Loy, Victoria Reynolds, Annie Schiffer, Beth M. L. Morrison, Berry J. Brosi

Notice bibliographique

RevueOikos · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensBishop's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPollinatorNicheEcologyInterspecific competitionForagingEcological networkNiche differentiationBiologyClimate changeEcological nicheCompetition (biology)Abundance (ecology)PollinationEcosystemHabitatPollen

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Global climate change threatens to substantially rearrange species interactions, yet we lack clear predictions on how these changes will cascade through communities. Many perturbations associated with climate change, such as droughts, will change resource levels, with consequences for species interactions and thus ecological network structure. Diet theory predicts foraging niche expansion when preferred resources are scarce, yet under severe resource reduction interspecific competition could alternatively increase niche partitioning. Such niche expansion and/or contraction could profoundly shape ecological network structure following perturbations, but whether these predictions hold at the community level is unclear. We studied the impacts of drought on plant–pollinator networks in long‐lived perennial plant communities in which drought affects flower and floral reward production. We assessed whether drought effects on available floral resources altered pollinator dietary niche breadth to drive higher network‐level generalization. Accounting for interaction abundance and species turnover, we compared plant–pollinator networks in two drought years and three non‐drought years. We found that drought restructured plant–pollinator networks, resulting in more generalization in terms of presence–absence of links, yet more specialization when accounting for quantitative network intensities. Our results support the application of diet theory to understanding how perturbations may impact ecological network structure.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,183 · 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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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