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Enregistrement W6910847557 · doi:10.5061/dryad.8931zcrrf

Niche conservation in copepods between ocean basins

2021· dataset· en· W6910847557 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2021
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesSimons Foundation
Mots-clésNicheEcological nicheNiche segregationPopulationEnvironmental niche modellingCopepodNiche differentiation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This dataset provides the necessary data to test for niche conservatism as demonstrated in the article "Niche conservatism in copepods between ocean basins; 10.1111/ecog.05690". Our study examined niche conservatism (i.e. a species' niche remains stable in space and time) between populations of the same species of marine copepod in different ocean basins. We used two approaches to test for niche conservatism which can be defined as a Princpial Component Analysis (PCA) and Environmental Niche Model (ENM) method. Niches may differ by virtue of the fact that the available environmental conditions do not overlap. This can be addressed by first establishing a baseline or a null model that quantifies how far a niche would be expected to differ by chance based on the environmental conditions in both areas. We used six environmental variables to define the environmental niche (sea surface temperature - SST °C, Salinity, mixed layer depth - MLD (m), bathymetric depth (m), chlorophyll-a - chl-a (mg m-3) and wind stress (N m-2). The PCA method uses the first 3 principal components to define the species niche in each population and the available background conditions in each area. If the niche distance between two populations is found to be significantly LESS than the distance in mean background conditions then the niches are judged to be conserved even if they are different. In contrast, if the niche distances are significantly different and MORE than the distance in mean background conditions then the niches are judges to be diverged. The ENM method compares the niches of two populations by using Maximum Entropy modelling (MaxEnt) to first define each popultions distributions across the environmental gradients. The niche overlap between two different populations were quantified using the Schoener's D metric where 0 = no niche overlap to 1 = full niche overlap. To separate the effect of different background conditions on the level of niche overlap (D), a null distribution (H0) was generated for each population by calculating the differences between 100 ENMs generated using the presence data of one population and random background samples from the other population. If H0 < D, the niches overlap greater than would be expected purely by chance and are therefore conserved. In contrast If H0 > D the niches overlap less than would be expected by chance and are therefore diverged. Of the 21 pairwise comparisons between populations of the same species a total of 10 showed evidence of niche divergence. The divergent popaultions belonged to 7 of the 15 marine copepod species with the majority belonging to the genus Pleuromamma. The findings have important implicatons on the use of ecological models in defining the niche of marine copepods as regional populations may respond differently to environmental pressures. Evidence of strong genetic variation has been shown for many of these species with the potential for adaptive evolutionary response to regional pressures at a much faster rate than expected. Given this fact we encourage future studies to incorporate phylogenetic information into niche model analyses for plankton.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,059
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,222 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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