Complex spider webs as habitat patches : environmental filtering drives species composition
Notice bibliographique
Résumé
Metacommunity theory has advanced understanding of mechanisms shaping community structure. Four main models (neutral, patch-dynamics, species-sorting, and mass-effects) have been recognized to explain these mechanisms, differing in their assumptions about the effects of environmental filtering and species traits on community composition. Here, I focus on complex, three-dimensional spider webs of two social and two solitary species as habitat patches for associated arthropods in a tropical rainforest in Ecuador. I used variance partitioning and various analyses of metacommunity structure to study the role of environmental filtering and dispersal in this system. I found that local patch characteristics, such as patch size and host species, predominantly affected local community composition. Webs of social spider species had higher richness, more variable communities, and proportionally more aggressive (i.e. predatory) web associates. Behavioral characteristics of the host spiders, such as sociality and aggressiveness, seemed to play an important role, as well, in shaping community composition on these patches. In a colonization experiment, there was indication of high dispersal rates at a short temporal scale and some evidence of species dominance at a longer temporal scale. I conclude that environmental filtering is responsible for the patterns of species distribution and that, given the conjunctive high dispersal and species specialization, the metacommunity patterns in this system seem to best be explained by a combination of the species sorting and mass effects models.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».