Linking intrinsic scales of ecological processes to characteristic scales of biodiversity and functioning patterns
Notice bibliographique
Résumé
Ecology is a science of scale, which guides our description of both ecological processes and patterns, but we lack a systematic understanding of how process scale and pattern scale are connected. Recent calls for synthesis between population ecology, community ecology, and ecosystem ecology motivate the integration of phenomena at multiple organizational levels. Furthermore, many studies leave out the scaling of a critical process: species interactions, which may be non‐local through movement or foraging and must be distinguished from dispersal scales. Here, we use simulations to explore the consequences of three different process scales (species interactions, dispersal, and the environment) on emergent patterns of biodiversity, ecosystem functioning, and their relationship, in a spatially‐explicit landscape and stable equilibrium setting. A major result of our study is that the spatial scales of dispersal and species interactions have opposite effects: a larger dispersal scale homogenizes spatial biomass patterns, while a larger interaction scale amplifies their heterogeneity. Interestingly, the specific scale at which dispersal and interaction scales begin to influence landscape patterns depends on the scale of environmental heterogeneity – in other words, the scale of one process allows important scales to emerge in other processes. This interplay between process scales, i.e. a situation where no single process dominates, can only occur when the environment is heterogeneous and the scale of dispersal small. Finally, contrary to our expectations, we observe that the spatial scale of ecological processes is more clearly reflected in landscape patterns (i.e. distribution of local outcomes) than in global patterns such as species–area relationships (SARs) or large‐scale biodiversity–functioning relationships. Overall we conclude that long‐range interactions often act differently and even in opposite ways to dispersal, and that the landscape patterns that emerge from the interplay of long‐ranged interactions, dispersal and environmental heterogeneity are not well captured by often‐used metrics like the SAR.
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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) | 0,000 | 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 ».