Species Persistence and Species Occurrence are Decoupled across an Environmental Stress-Gradient
Notice bibliographique
Résumé
<div class="page" title="Page 5"> <div class="section"> <div class="layoutArea"> <div class="column"> <span style="font-size: 12pt; font-family: TimesNewRomanPSMT;">Biological diversity is well known to depend on environmental productivity gradients. However, while measures of ecological diversity predominantly focus on species occurrence, they often fail to account for what percentage of the species actually persist, i.e., those which exhibit positive growth rates. Species persistence may change across environmental gradients via three processes: abiotic filtering, species interactions, and dispersal into habitats where they can persist. Here, we present an empirical investigation into (i) how persistence changes across a gradient from high-stress and low productivity to more benign, high productivity environments, (ii) how the type of species interaction changes across across this gradient, and (iii) how dispersal fuels differences between persistence and occurrence. We measured invasion growth rates (i.e., persistence) of four annual plant species in serpentine grasslands of McLaughlin Nature Reserve, California USA, and compared this to each species' natural distribution (i.e., occurrence). In contrast to our expectations, we found that species differed drastically in their patterns of occurrence versus persistence along a productivity gradient, depending on their biotic interactions, environmental suitability, and their ability to disperse. We found significant mismatches between species’ occurrence versus persistence across the gradient, where occurrence was higher than persistence in productive conditions, and lower than persistence in harsh conditions. This outcome could lead to an over- or underestimation of species’ persistence depending on abiotic conditions, which in turn leads us to overlook possible threats of species extirpation. Second, we found support for the stress-gradient hypothesis, where higher environmental stress leads to increased trends of facilitation and lower environmental stress leads to increased competition in persisting species. Interestingly, dispersal more commonly increased the proportion of sink populations in less stressful environments, whereas the proportion of dispersal limited populations decreased in less stressful environments. These results highlight the importance of including persistence as a measure of biological diversity, as dispersal dynamics and biotic interactions may be fueling large mismatches between diversity versus persistence across productivity gradients.</span> </div> </div> </div> </div>
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 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 ».