MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4403134697 · doi:10.1111/ejss.13584

Typical earthworm assemblages of European ecosystem types

2024· article· en· W4403134697 sur OpenAlex
Jonathan F. Jupke, Sebastian Scheu, Erin K. Cameron, Nico Eisenhauer, Helen R. P. Phillips, Jörg Römbke, Michiel Rutgers, Ralf B. Schäfer, Martin H. Entling

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Soil Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInvertebrate Taxonomy and Ecology
Établissements canadiensSaint Mary's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEarthwormEcosystemEnvironmental scienceEcologyGeographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract For nature conservation and planning, terrestrial ecosystems are commonly classified based on their plant communities. Although soils are fundamental to ecosystem functioning, ecosystem classifications based on soil organisms are rare, and it is poorly understood whether their assemblage compositions follow existing classification schemes. We examined whether commonly used ecosystem types capture variation in earthworm (Lumbricidae) assemblages—a crucial biotic component of soil ecosystems. To this end, we created four ecosystem classifications by combining large‐scale climatic classifications (Biogeographic Regions [BGR] and Holdridge Life Zones [HLZ]) with small‐scale land cover classifications (CORINE Land Cover [CLC] and European Nature Information System [EUNIS]). European earthworm assemblage data from the sWORM and Edaphobase databases were analysed for variation in composition within and among ecosystem types, using Permutational Analysis of Variance and Analysis of Similarities. Additionally, we used Typical Species Analysis to establish typical earthworm assemblages (TAs) for each ecosystem type. Ecosystem classifications using the BGR explained more variance than HLZ, but HLZ showed a higher separation of assemblages between ecosystem types. The differentiation between Atlantic and Continental climates in the BGR could explain the superiority over the HLZ, which had only one category for the cool temperate zone of our study region. The typical assemblages contained on average six species, with some habitat generalists present in most. This study shows that combinations of ecosystem properties from different spatial scales can be used to distinguish between earthworm assemblages at the European level. However, earthworm assemblages across Europe were highly similar due to low species richness and the dominance of a few widespread species. This limits the possibility of applying TAs on large spatial scales, for example, for environmental monitoring. We suggest that future studies should explore the use of more species‐rich groups of soil organisms to characterize ecosystem types.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,695
Score d'incertitude au seuil0,510

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,186 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle