Trait clustering offers expanded insight into crustacean zooplankton metacommunity structuring processes in boreal lakes
Notice bibliographique
Résumé
Functional trait similarity in metacommunities, important for community assembly and ecological resilience in the face of environmental changes on landscapes, is structured by niche and stochastic processes. Yet, uncertainties about the importance of these processes remain because opposing responses of different species to environmental variables can obscure the detection of niche patterns related to environmental variation. To counter this, we propose examining metacommunity assembly patterns detected within clusters of species that share similar functional traits. We focused on groups of crustacean zooplankton species in boreal lake metacommunities that are similar in body size, feeding guild, and phylogenetic distance. The crustacean zooplankton species composition of lake metacommunities in three regions of Quebec, Canada (Saguenay, Côte-Nord and Schefferville) were surveyed using organismal bulk sample cytochrome oxidase I (COI) metabarcoding. Species were clustered according to their similarity using the three traits, and redundancy analysis and variation partitioning were applied to parse the relative influences of niche processes (environmental variables) and stochastic processes (spatial vectors) in the structuring of the communities within-cluster, between-clusters, and unclustered. We found that stochastic processes were the main source of influence in all three regions, but especially in Schefferville, the northernmost region. Cladocerans were more strongly influenced by niche processes than copepods. Finally, we found that analyzing the community assembly processes for all zooplankton species together offered less explanatory power and missed environmental variables that were key in the structuring of the different groups of ecologically similar species.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».