Aggregated dispersal reduces spatial synchrony but promotes instability and extinction risk
Notice bibliographique
Résumé
Theory has shown that limited amounts of constant dispersal modeled via fixed probability distributions can promote both coexistence and stability in spatially coupled ecosystems. However, dispersal in nature varies spatiotemporally and only approximates such fixed distributions when averaged over many generations. As a result, assuming constant dispersal introduces an implicit separation of time scales between slow local species interactions and fast regional dispersal. Here, we relax this implicit assumption by using a strategic metacommunity model with spatially aggregated, temporally stochastic dispersal that varies at the same temporal scale as local trophic dynamics in order to reexamine the relationship between synchrony, stability, and persistence. We show that increasing the rate of stochastic dispersal alters the spatiotemporal dynamics of all species, especially relative to what theory has previously demonstrated under constant dispersal. Specifically, regardless of the degree of spatial aggregation, increasing the rate of stochastic dispersal increases the magnitude and the frequency of population fluctuations, while rapidly reducing their spatial synchrony and temporal autocorrelation. Furthermore, increasing spatial aggregation reduces both temporal stability and persistence by inducing boom‐and‐bust cycles that lead to frequent local extinctions, particularly when species disperse in an identical manner. Decreasing the degree of spatial aggregation or allowing species to disperse independently reduces the emergence of such boom‐and‐bust cycles and thus promotes both stability and persistence. Overall, our results demonstrate that relaxing the implicitassumption of separate time scales for local and regional processes can be critical for resolving the relationship between variable dispersal, synchrony and stability in metacommunities.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».