Dissecting earthworm diversity in tropical rainforests
Notice bibliographique
Résumé
Tropical rainforests are among the most emblematic ecosystems in terms of biodiversity. However, our understanding of the structure of tropical biodiversity is still incomplete, particularly for certain groups of soil organisms such as earthworms, whose importance for ecosystem functioning is widely recognised. This study aims at determining the relative contribution of alpha and beta components to earthworm regional diversity at a hierarchy of nested spatial scales in natural ecosystems of French Guiana. For this, we performed a hierarchical diversity partitioning of a large dataset on earthworm communities, in which DNA barcode‐based operational taxonomic units (OTUs) were used as species surrogates. Observed regional diversity comprised 256 OTUs. We found that alpha diversity was lower than predicted by chance, regardless of the scale considered. Community‐scale alpha diversity was on average 7 OTUs. Beta diversity among remote landscapes was higher than expected by chance, explaining as much as 87% of regional diversity. This points to regional mechanisms as the main driver of species diversity distribution in this group of organisms with low dispersal capacity. At more local scales, multiplicative beta diversity was higher than expected by chance between habitats, while it was lower than expected by chance between communities in the same habitat. This highlights the local effect of environmental filters on the species composition of communities. The calculation of a Chao 2 index predicts that as many as 1700 species could be present in French Guiana, which represents a spectacular increase compared with available checklists, and calls into question the commonly accepted estimates of global number of earthworm species.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».