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Enregistrement W4313889476 · doi:10.3389/fevo.2022.1077260

Scaling migrations to communities: An empirical case of migration network in the Arctic

2023· article· en· W4313889476 sur OpenAlexafffund
Louis Moisan, Dominique Gravel, Pierre Legagneux, Gilles Gauthier, Don‐Jean Léandri‐Breton, Marius Somveille, Jean‐François Therrien, Jean‐François Lamarre, Joël Bêty

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Ecology and Evolution · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversité de SherbrookeCenter for Northern StudiesUniversité du Québec à MontréalUniversité LavalUniversité du Québec à Rimouski
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaIndigenous and Northern Affairs CanadaParks CanadaUniversité du Québec à RimouskiFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNatural Resources CanadaUniversité Laval
Mots-clésEcologyGeographyRange (aeronautics)HabitatEcosystemArcticCommunity structureEcological networkCommunitySpatial ecologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Seasonal migrants transport energy, nutrients, contaminants, parasites and diseases, while also connecting distant food webs between communities and ecosystems, which contributes to structuring meta-communities and meta-ecosystems. However, we currently lack a framework to characterize the structure of the spatial connections maintained by all migratory species reproducing or wintering in a given community. Here, we use a network approach to represent and characterize migratory pathways at the community level and provide an empirical description of this pattern from a High-Arctic terrestrial community. We define community migration networks as multipartite networks representing different biogeographic regions connected with a focal community through the seasonal movements of its migratory species. We focus on the Bylot Island High-Arctic terrestrial community, a summer breeding ground for several migratory species. We define the non-breeding range of each species using tracking devices, or range maps refined by flyways and habitat types. We show that the migratory species breeding on Bylot Island are found across hundreds of ecoregions on several continents during the non-breeding period and present a low spatial overlap. The migratory species are divided into groups associated with different sets of ecoregions. The non-random structure observed in our empirical community migration network suggests evolutionary and geographic constraints as well as ecological factors act to shape migrations at the community level. Overall, our study provides a simple and generalizable framework as a starting point to better integrate migrations at the community level. Our framework is a far-reaching tool that could be adapted to address the seasonal transport of energy, contaminants, parasites and diseases in ecosystems, as well as trophic interactions in communities with migratory species.

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 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 enseignants0,389
Score d'incertitude au seuil0,620

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,212 · 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.

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

Citations9
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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