Positive Niche Construction: Incorporating Facilitative Microhabitat into Mechanistic Niche Modeling
Notice bibliographique
Résumé
Researchers in the fields of conservation biology and invasion ecology aim to predict the dispersal of species in a reproducible manner, based on quantifiable relationships between target organisms and their environment, through a process known as mechanistic niche modelling. By identifying physiological constraints unique to an organism and calculating its budget of key resources in a given location, sophisticated estimates of potential activity and fecundity can be developed. These spatially-dependent dynamic energy budgets (DEBs) currently ignore the general phenomenon of biological facilitation and, in particular, positive niche construction, wherein a single species improves the suitability of their local habitat for future individuals by modifying their own microclimate. From bed-forming mussels to canopy-forming trees, diverse species can modify their own microclimates by increasing habitat complexity and, in doing so, ameliorate the same physical stressors explicitly considered in mechanistic niche models. To demonstrate the applicability of facilitative habitat in these models, this study selects two habitat-forming organisms and employs DEB-based hindcasting tools to simulate (1) the growth and allocation impacts of temperature regulation in Mytilus edulis (blue mussel) beds and (2) the near-ground micrometeorological impacts of Fagus (beech) tree canopy coverage. A significant reduction in growth and reproductive capacity in blue mussels beyond their optimal temperature and an overall amelioration of temperature and water stress below the beech canopy were observed. Although further research is required to refine the microclimate and micrometeorological impacts assumed for these model organisms, these results suggest that maturing around conspecifics can facilitate persistence in otherwise poor quality habitat. Thus, both species are predicted to have a significant Allee niche, demonstrating the need to incorporate facilitative habitat into mechanistic niche models, especially those used to predict climate change-induced range shifts.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».