Deterministic and Stochastic Effects on Freshwater Diatom Biodiversity and Community Composition
Notice bibliographique
Résumé
Recent research on diatom metacommunities has focused on disentangling the assembly mechanisms driving species and functional composition and biodiversity across space and time, including deterministic (environmental filtering and biotic interactions) and stochastic processes (dispersal and ecological drift). In this chapter, we provide an overview of this research and outline future directions. Environmental filtering and dispersal have received the most attention, while biotic interactions and ecological drift have remained comparatively understudied and require more investigations. We discuss diatom species and functional responses to major environmental factors, operating at local scales, including inorganic and organic acidity, conductivity, and limiting nutrients, and at regional scales, namely land use and climate. Research has shown that both high rates of dispersal (mass effects) and low rates of dispersal (limited dispersal) are responsible for species and guild composition. We recommend further observational but also experimental investigations on the relative importance of assembly mechanisms across spatial and temporal scales and along latitudinal, longitudinal, and elevational gradients. Global change with respect to climate, land use, and dissolved organic matter has been recognized as an important driver of diatom compositional and biodiversity shifts. However, further modeling work and building harmonized global diatom databases that encompass spatial and temporal observations as well as morphological and molecular data may be necessary to forecast possible diatom community and functional responses in the decades ahead.
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 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) | 0,001 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».