Dispersal limitation and seed predation drive rarity of a plant species at its range edge
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Understanding the causes of species rarity is a central goal in ecology. The three filters thought to predict if a species is present or not in a community are the suitability of abiotic conditions, dispersal limitation and biotic interactions. Theory emphasizes the importance of the availability of abiotically suitable habitat in determining occurrence frequency, especially for species at their range edge, where the amount of suitable habitat is predicted to decline. However, the relative influence of these filters in driving species rarity is mostly unknown. We used species distribution models (SDMs) to estimate habitat suitability based on broad‐scale abiotic predictors for a rare plant species ( Stylophorum diphyllum ) at the northern edge of its global distribution. We tested the role of dispersal limitation by planting seeds in unoccupied sites that varied in their predicted habitat suitability and measured seedling emergence and seedling survival over 2 years. To manipulate the biotic interactions, we excluded seed predators by caging half of the seeds. We also measured the microclimate at each microsite, including soil moisture, temperature and canopy cover. The habitat suitability estimated by the SDMs did not predict seedling emergence or short‐term seedling survival. We found that dispersal limitation coupled with seed predation was a significant predictor of seedling emergence, while microclimate, specifically microsite temperature, was a significant predictor of short‐term seedling survival. Synthesis . Contrary to the assumption that species occur at a low frequency near their range edges due to a lack of suitable habitat, we found that dispersal limitation coupled with biotic interactions can drive rarity. If this is the case for many rare species at risk of extinction at their range edges, effective conservation strategies must incorporate assisted dispersal (i.e. translocations) into appropriate microsites and the management of biotic interactions to establish new populations and ensure long‐term persistence.
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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) | 0,005 | 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 ».