Biotic interactions and environmental filtering both determine earthworm alpha and beta diversity in tropical rainforests
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».