Data from: Environmental filtering of macroinvertebrate traits influences ecosystem functioning in a large river floodplain
Notice bibliographique
Résumé
The Biodiversity-Ecosystem Function hypothesis postulates that higher biodiversity is correlated with faster ecosystem process rates and increased ecosystem stability in fluctuating environments. Exhibiting high spatio-temporal habitat diversity, floodplains are highly productive ecosystems, supporting communities that are naturally resilient and highly diverse. We examined linkages among floodplain wetland habitats, invertebrate communities and their associated traits, and ecosystem function across 60 sites within the floodplain wetlands of the lower Wolastoq | Saint John River, New Brunswick, using structural equation modelling and Threshold Indicator Taxa ANalysis (TITAN2). We identified key environmental filters structuring invertebrate communities, by linking increased niche differentiation through shoreline change, flood pulse dynamics, and macrophyte bed complexity with increased taxa and functional diversity. Examination of traits linked to ecosystem functions revealed that more resilient wetlands with balance between primary productivity and decomposition as carbon sources were associated with greater functional evenness and richness, while habitat patches with elevated decomposition rates had lower functional richness, reflecting a simplified, more disturbed habitat. While our more complex overarching SEM model was ultimately compromised by an overspecified number of pathways, our results nevertheless are indicative of a divergence between wetland and riverine ecosystems in their relationships linking biodiversity and ecosystem function, illustrating how to define ecosystem health in wetland habitats, and demonstrating how critical functions support healthy wetland habitats by providing increased resilience to disturbance.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,029 | 0,018 |
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 ».