Climate influences the response of community functional traits to local conditions in bromeliad invertebrate communities
Notice bibliographique
Résumé
Functional traits determine an organism's performance in a given environment and as such determine which organisms will be found where. Species respond to local conditions, but also to larger scale gradients, such as climate. Trait ecology links these responses of species to community composition and species distributions. Yet, we often do not know which environmental gradients are most important in determining community trait composition at either local or biogeographical scales, or their interaction. Here we quantify the relative contribution of local and climatic conditions to the structure and composition of functional traits found within bromeliad invertebrate communities. We conclude that climate explains more variation in invertebrate trait composition within bromeliads than does local conditions. Importantly, climate mediated the response of traits to local conditions; for example, invertebrates with benthic life‐history traits increased with bromeliad water volume only under certain precipitation regimes. Our ability to detect this and other patterns hinged on the compilation of multiple fine‐grained datasets, allowing us to contrast the effect of climate versus local conditions. We suggest that, in addition to sampling communities at local scales, we need to aggregate studies that span large ranges in climate variation in order to fully understand trait filtering at local, regional and global scales.
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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 ».