Quantifying community keystoneness in metacommunities under disturbance
Notice bibliographique
Résumé
Understanding how metacommunities respond to natural and anthropogenic disturbances is a key objective in ecology. In this study, we introduce an analytical framework to identify communities whose extirpation triggers stronger (hereafter keystone communities) or weaker (hereafter idle communities) cascading effects on extinction and colonization events that ultimately drive temporal changes in compositional patterns of the remaining communities. These cascading dynamics illustrate how the loss of communities disrupts connectivity, altering dispersal patterns that ultimately shape species occupancy and dominance at the landscape scale. Through mechanistic simulation models that reproduce in silico the design of removal experiments, we demonstrated that our framework accurately estimates ‘keystoneness', ranking local communities by their role in maintaining metacommunity compositional patterns over time. We also use our framework and simulation models to derive a mechanistic understanding of community keystoneness, demonstrating how landscape characteristics and species pool attributes jointly shape the role of communities within the metacommunity. A key feature of our framework is its ability to generate community keystoneness estimates that are weakly correlated to local diversity, thus providing a new metric for assessing the relevance and conservation value of local communities under a metacommunity context. This feature is particularly important in cases where high local diversity reflects an influx of individuals into demographic sinks, a common consequence of human activities near natural areas. To showcase the unique insights of this framework, we examined and contrasted the effects of artificial light at night (ALAN) on the diversity and keystoneness of a moth metacommunity sampled over two decades. We conclude with a discussion of the framework's underlying assumptions, emphasizing its relevance for addressing both conceptual and applied ecological questions.
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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) | 0,000 | 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 ».