Odonata responses to dispersal and niche processes differ across Amazonian endemism regions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Niche and dispersal‐based processes govern freshwater communities, such as aquatic insects, shaping their distribution and establishment in the environment. So, we aimed to address the relative influence of niche and dispersal‐based processes on Odonata diversity in Amazonian freshwater systems, and the influence of species dispersal functional traits on their longitudinal and latitudinal ranges. We used the Dispersal‐Niche Continuum Index (DNCI) to test (i) regions more distant would present a prevalence of dispersal‐based processes, and (ii) different patterns would come from the two Odonata suborders; and by applying generalised linear models, we tested (iii) dispersal‐related functional traits from the suborders would influence latitudinal and longitudinal midpoints of the species. We found that more distant regions had lower values of pairwise Dispersal–Niche Continuum, mainly for Zygoptera, corroborating our first hypothesis. Moreover, Zygoptera also presented the lowest absolute values of Dispersal–Niche Continuum and Anisoptera presented a joint influence of niche and dispersal‐based processes, agreeing with our second hypothesis. Only Zygoptera presented a significant association between dispersal functional traits and longitudinal midpoints, corroborating our third hypothesis. Our results indicated a prevalence of dispersal‐related processes for Zygoptera, which can be explained by massive geographical barriers, such as the rivers, and their narrow physiological and ecological tolerance. Moreover, dispersal‐related traits demonstrated significant influence on longitudinal midpoints of Zygoptera, a scenario that the presence of the rivers may explain. A better understanding of the prevalent predictors of the species and how their dispersal ability governs their distribution has conservational implications.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».