Using successional drivers to understand spatiotemporal dynamics in intertidal mudflat communities
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Elucidating factors (“drivers”) that influence succession after disturbance can explain ecological phenomena, including why communities vary spatiotemporally. To gain insight on drivers related to habitat availability, species availability, and species performance during succession, we conducted two field experiments on infaunal communities in intertidal mudflats, one on each of the Atlantic and Pacific coasts of Canada, that had disturbances of different type, size, and frequency. Related to habitat availability drivers, we observed that disturbance type and size, which differed between experiments, did not change end patterns of succession; however, disturbance frequency, directly assessed in one experiment, did. Dispersal of species from surrounding mudflat and water column (species availability) was the primary driver of succession, whereas local interactions between species after colonization (species performance drivers) did not have a detectable effect. We suggested that ample space and resources diffused competition and predation effects, and so species replacements did not occur in our systems, resulting in a lack of “traditional” successional dynamics as observed in other ecosystems. Our findings that community composition in intertidal mudflats is strongly influenced by species availability on two different coasts suggest that this driver may be key to variation in intertidal mudflat communities elsewhere.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».