Geographic homogenization but little net change in the local richness of Canadian butterflies
Notice bibliographique
Résumé
Aim: Recent studies have found that local-scale plots measured through time exhibit marked variation in the change in species richness. However, the overall effect often reveals no net change. Most studies thus far have been agnostic about the identities of the species lost/gained, as well as the processes that may lead to these changes. Generalist traits may be crucial in allowing species to colonize new plots or remain resilient in situ, whereas environmental filtering may remove specialists. We test whether plots are changing in species richness, whether they are becoming more similar (i.e. becoming homogenized) through time, as well as whether several generalist traits can predict gains or losses from local plots. Location: Canada Time period: 1945-2015 Major taxa studied: 265 species of butterflies Methods: We measured i. species richness change and ii. pairwise beta diversity across 96 well-sampled 10x10 km plots across Canada between two time periods: 1945-1975 and 1985-2015. We looked at the effects of wingspan, mobility, diet breadth and range size on the number of grid cells each species gained and lost between time periods. Results: We observed a slight increase in plot-level species richness, and that these communities are becoming homogenized through time. We note that most butterfly species in Canada have large North American ranges, but the widest-ranged species are better able to colonize new plots than narrower-ranged species, but also experience higher frequencies of local extinctions. In sum, the median range size of species within a plot increased through time. Main conclusions: We highlight that, even when local species richness exhibits very little change, other potentially important biodiversity changes, such as geographic homogenization due to the colonization dynamics of already widely distributed species, can occur. Such patterns can reconcile observed global losses of species with the simultaneous lack of change in local diversity.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».