Species interactions affect dispersal: a meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Context-dependent dispersal allows organisms to seek and settle in habitats improving their fitness. Despite the importance of species interactions in determining fitness, a quantitative synthesis of how they affect dispersal is lacking. We present a meta-analysis asking (i) whether the interaction experienced and/or perceived by a focal species (detrimental interaction with predators, competitors, parasites or beneficial interaction with resources, hosts, mutualists) affects its dispersal; and (ii) how the species' ecological and biological background affects the direction and strength of this interaction-dependent dispersal. After a systematic search focusing on actively dispersing species, we extracted 397 effect sizes from 118 empirical studies encompassing 221 species pairs; arthropods were best represented, followed by vertebrates, protists and others. Detrimental species interactions increased the focal species' dispersal (adjusted effect: 0.33 [0.06, 0.60]), while beneficial interactions decreased it (-0.55 [-0.92, -0.17]). The effect depended on the dispersal phase, with detrimental interactors having opposite impacts on emigration and transience. Interaction-dependent dispersal was negatively related to species' interaction strength, and depended on the global community composition, with cues of presence having stronger effects than the presence of the interactor and the ecological complexity of the community. Our work demonstrates the importance of interspecific interactions on dispersal plasticity, with consequences for metacommunity dynamics.This article is part of the theme issue 'Diversity-dependence of dispersal: interspecific interactions determine spatial dynamics'.
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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 | 0,009 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,039 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».