Data from: Temporal scale-dependence of plant-pollinator networks
Notice bibliographique
Résumé
The study of mutualistic interaction networks has led to valuable insights into ecological and evolutionary processes. However, our understanding of network structure may depend upon the temporal scale at which we sample and analyze network data. To date, we lack a comprehensive assessment of the temporal scale-dependence of network structure across a wide range of temporal scales and geographic locations. If network structure is temporally scale-dependent, networks constructed over different temporal scales may provide very different perspectives on the structure and composition of species interactions. Furthermore, it remains unclear how various factors—including species richness, species turnover, link rewiring, and sampling effort—act in concert to shape network structure across different temporal scales. To address these issues, we used a large database of temporally-resolved plant-pollinator networks to investigate how temporal aggregation from the scale of one day to multiple years influences network structure. In addition, we used structural equation modeling to explore the direct and indirect effects of temporal scale, species richness, species turnover, link rewiring, and sampling effort on network structural properties. We find that plant-pollinator network structure is strongly temporally-scale dependent. This general pattern arises because the temporal scale determines the degree to which temporal dynamics (i.e. phenological turnover of species and links) are included in the network, in addition to how much sampling effort is put into constructing the network. Ultimately, the temporal scale-dependence of our plant-pollinator networks appears to be mostly driven by species richness, which increases with sampling effort, and species turnover, which increases with temporal extent. In other words, after accounting for variation in species richness, network structure is increasingly shaped by its underlying temporal dynamics. Our results suggest that considering multiple temporal scales may be necessary to fully appreciate the causes and consequences of interaction network structure.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,012 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,006 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».