Do ecological specialization and functional traits explain the abundance–frequency relationship? Arable weeds as a case study
Notice bibliographique
Résumé
Aim: The abundance-frequency relationship (AFR) is among the most-investigated pattern in biogeography, yet the relative contributions of niche-based processes related to ecological strategies, and of neutral processes related to spatial colonization-extinction dynamics, remains uncertain. Here, we tested the influences of ecological specialization and functional traits on local abundance and regional frequency, to determine the contribution of niche-based processes. Location: France and the UK. Taxon: Vascular plants. Methods: We used two arable weed surveys covering 1544 fields in Western Europe (France, UK), along with functional traits related to resource acquisition, flowering phenology and dispersal. We quantified specialization both to arable habitat and to individual crop types, and performed phylogenetic path analyses to test competing models accounting for direct and indirect relationships between traits, specialization, abundance and frequency. We performed the analyses for all species in each country, as well as for a subset of the most abundant species. Results: Local abundance of weeds increased with their regional frequency, but the relationship became negative or null when considering only the most abundant weeds. Specialization to arable habitat and to individual crop type either had a similar or opposite effect on regional frequency and local abundance explaining these positive and negative relationships, respectively. Regional frequency was not directly explained by any trait but indirectly by resource requirement traits conferring specialization to the arable habitat. Conversely, high local abundance was directly related to low seed mass, high SLA, early and short flowering. Main Conclusions: Direct/indirect effects of functional traits on local abundance/regional frequency, respectively, supports a significant role of niche-based processes in AFR. Neutral spillover dynamics could further explain a direct linkage of abundance and frequency. Similar causal paths and consistent influences of traits on specialization and abundance in the two studied regions suggest genericity of these findings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».