Can fish species co-occurrence patterns be predicted by their trait dissimilarities?
Notice bibliographique
Résumé
Trait-based analyses have been successful in determining and predicting species association outcomes in diverse communities. Most studies have limited the scope of this approach to the biotic responses of a small number of species or geographical regions. We focused on determining whether three biologically relevant traits (body size, temperature preference and trophic level) influence the patterns of co-occurrence between multiple species. We used fish species presence/absence from 9204 lakes in Ontario, Canada, to obtain effect sizes of 2001 species-pair co-occurrence values, using a null model approach. Euclidean distances between each species-pair were calculated for each of the three traits selected. Multiple regression models and randomization tests were used to determine the direction and significance of the relationship of each trait with the observed co-occurrence values. The results show that species temperature preference was significantly related to co-occurrence patterns, indicating the effect of environmental filtering. Trophic level was significantly related to co-occurrence values for both linear and quadratic terms, suggesting that segregation between species is driven by large differences in this trait (predation effects). Unexpectedly, body size was not significantly related to the observed co-occurrence patterns. We provide a new approach to test relationships between species assemblages and trait conditions.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,066 | 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 ».