The biotic and abiotic contexts of ecological selection mediate the dominance of distinct dispersal strategies in competitive metacommunities
Notice bibliographique
Résumé
While the influence of dispersal on ecological selection is the subject of intense research, we still lack a thorough understanding of how ecological selection operates to favour distinct dispersal strategies in metacommunities. To address this issue, we developed a model framework in which species with distinct quantitative dispersal traits that govern the three stages of dispersal-departure, movement and settlement-compete under different ecological contexts. The model identified three primary dispersal strategies (referred to as nomadic, homebody and habitat-sorting) that consistently dominated metacommunities owing to the interplay of spatiotemporal environmental variation and different types of competitive interactions. We outlined the key characteristics of each strategy and formulated theoretical predictions regarding the abiotic and biotic conditions under which each strategy is more likely to prevail in metacommunities. By presenting our results as relationships between dispersal traits and well-known ecological gradients (e.g. seasonality), we were able to contrast our theoretical findings with previous empirical research. Our model demonstrates how landscape environmental characteristics and competitive interactions at the intra- and interspecific levels can interact to favour distinct multivariate and context-dependent dispersal strategies in metacommunities. 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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».