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Enregistrement W4306690287 · doi:10.1111/1365-2435.14206

Tripartite networks show that keystone species can multitask

2022· article· en· W4306690287 sur OpenAlexaff
Sérgio Timóteo, Jörg Albrecht, Beatriz Rumeu, Ana Cláudia Norte, Anna Traveset, Carol M. Frost, Elizabete Marchante, Francisco A. López‐Núñez, Guadalupe Peralta, Jane Memmott, Jens M. Olesen, José Miguel Costa, Luís P. da Silva, Luísa G. Carvalheiro, Marta Correia, Michael Staab, Nico Blüthgen, Nina Farwig, Sandra Hervías‐Parejo, Sergey V. Mironov, Susana Rodríguez‐Echeverría, Rúben Heleno

Notice bibliographique

RevueFunctional Ecology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesFundação para a Ciência e a TecnologiaMinisterio de Asuntos Económicos y Transformación Digital, Gobierno de EspañaUniversidad de CádizMinisterio de Ciencia e InnovaciónConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
Mots-clésBiologyKeystone speciesEvolutionary biologyEcologyComputational biologyEcosystem

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Keystone species are disproportionately important for ecosystem functioning. While all species engage in multiple interaction types with other species, keystone species importance is often defined based on a single dimension of their Eltonian niche, that is, one type of interaction (e.g. keystone predator). It remains unclear whether the importance of keystone species is unidimensional or if it extends across interaction types. We conducted a meta‐analysis of tripartite interaction networks examining whether species importance in one dimension of their niche is mirrored in other niche dimensions, and whether this is associated with interaction outcome, intimacy or species richness. We show that keystone species importance is positively associated across multiple ecological niche dimensions, independently of abundance, and find no evidence that multidimensionality of keystone species is influenced by the explanatory variables. We propose that the role of keystone species extends across multiple ecological niche dimensions, with important implications for ecosystem resilience and conservation. 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 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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,063
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,000

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,121 · 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.

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

Citations34
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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