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Enregistrement W4389425736 · doi:10.1111/jbi.14770

Facets of functional diversity support niche‐based explanations for Australian biodiversity gradients

2023· article· en· W4389425736 sur OpenAlexaff
Margaret E. Andrew, Douglas K. Bolton, Gregory J. M. Rickbeil, Nicholas C. Coops

Notice bibliographique

RevueJournal of Biogeography · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpecies richnessEcologyNicheBiodiversityEcological nicheBody size and species richnessHabitatAbiotic componentSpecies diversityBiologyRange (aeronautics)EcosystemSpecies evennessAlpha diversityBeta diversity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Aim There is widespread support that species richness increases with the available energy of an ecosystem, but the mechanisms underlying this driver of biodiversity patterns remain elusive. We evaluated gradients of functional diversity to test whether the higher species richness of productive, structurally diverse environments is due to a greater range of niches being supported by the abiotic conditions present (environmental filtering), greater availability of biotic resource and habitat niches (more niches) or increasing functional similarity of species (niche packing). Location Australia. Taxon Birds and mammals. Methods We used structural equation modelling to evaluate the relative contributions of climatic harshness (actual evapotranspiration, AET) and the availability of resource (gross primary productivity, GPP) and habitat (tree height) niches on taxonomic richness and functional richness, dispersion and evenness. We performed parallel analyses within 15 bioclimatic zones and continentally to evaluate the scaling of biodiversity gradients and the shifting balance between niche‐based mechanisms along environmental gradients. Results All continental diversity gradients were primarily associated with energy variables, but while species richness of both taxa and all functional diversity measures of bird assemblages increased with AET, mammal functional diversity was more strongly associated with GPP gradients. Results were more variable at the regional scale, but species richness gradients along tree height (birds and mammals) and GPP (mammals) within bioclimatic zones tended not to be paralleled by increases in functional richness or dispersion. Main Conclusions The niche‐based explanations of biodiversity gradients varied in importance with scale, position on environmental gradients and taxonomic group. At the continental extent, bird biodiversity gradients were structured by environmental filtering by climatic harshness, while mammal biodiversity was related to the increasing availability of resource niches with increasing productivity. Niche packing was more prominent at the regional scale, especially in bioclimatic zones where productivity and vegetation height were less limiting, and in mammal assemblages, suggesting that biodiversity patterns scale differently for birds and mammals.

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 enseignants0,140
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
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0090,000

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,191 · 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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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