Macroecological constraints on species' ‘movement profiles’: Body mass does not explain it all
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim Animals couple habitats by three types of movement: dispersal, migration, and foraging, which dynamically link populations, communities, and ecosystems. Across these types, movement distances tend to correlate with each other, potentially reflecting allometric scaling with body mass, but ecological and evolutionary species' traits may constrain movement distances and weaken these correlations. Here, we investigate multivariate “movement profiles” to better understand patterns in movement across movement types, with the aim of improving predictions in ecology from populations to ecosystems. Location Global. Time period 1945–2019. Major taxa studied Vertebrates. Methods We synthesized distances of all three movement types (dispersal, migration, and foraging) across 300+ vertebrate species and investigated how the relationships between movement types and body mass were modified by evolutionary history and trophic guild. Results We found that the strength of relationships between movement types and body mass varied among taxa and trophic guilds, for example, strongly positive for mammals but weak for birds, or positive across trophic guilds for foraging and dispersal but not migration. Notably, movement profiles interacted with the effects of shared evolutionary history and trophic guild to diminish covariance between movement types. Main conclusions Overall, we find that movement types with distinct ecological consequences (foraging, migration) are often correlated, although some species seem able to overcome biomechanical, evolutionary, and metabolic constraints by reducing correlations among movement types. This integrative assessment of movement can improve ecological prediction by allowing estimation of unobserved movement distances for parameterization of models based on estimation of other movement types.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».