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Enregistrement W4403418575 · doi:10.1101/2024.10.12.617983

Biotic interactions and environmental filtering both determine earthworm alpha and beta diversity in tropical rainforests

2024· preprint· en· W4403418575 sur OpenAlexaff
Arnaud Goulpeau, Mickaël Hedde, Pierre Ganault, Emmanuel Lapied, Marie-Eugénie Maggia, Éric Marcon, Thibaud Decaëns

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInvertebrate Taxonomy and Ecology
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRainforestBeta diversityTropical rainforestAlpha diversityBETA (programming language)EarthwormAlpha (finance)EcologyTropical rain forestDiversity (politics)Tropical forestGeographyEnvironmental scienceSpecies diversityBiologyBiodiversityMathematicsStatisticsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Understanding the relative importance of biotic interactions, multiple environmental drivers, and neutral processes in shaping community diversity and composition is a central question for both theoretical and applied ecology. We analysed a dataset describing 125 earthworm communities sampled in 10 localities in French Guiana. DNA barcodes were used to delimit operational taxonomic units (OTUs) that we considered as species surrogates to avoid the taxonomic deficit and calculate community-scale species richness and pair-wise Sørensen beta-diversity. We used log-ratio and generalised linear models to highlight the effects of biotic interactions and environment as drivers of alpha diversity, and generalised dissimilarity models to figure out the relative contribution of space and environment to beta-diversity at different spatial extents. Community-scale alpha diversity was mainly explained by habitat filtering (soil texture) and interspecific competition that limit the number of locally co-existing species. Beta diversity between pairs of communities was mainly explained by distance when comparing communities in similar habitats, by topography and available soil phosphorus when comparing communities in different habitats, and by distance, elevation and climate when comparing all possible pairs of communities. While community composition is determined locally by neutral processes and environmental filtering, biogeographic processes linked to dispersal limitation and adaptation to local environment are the most influential on a regional scale. This highlights the complex interplay of dispersal limitation, biotic interactions and environmental filtering during the process of community assembly.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,170 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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