DOI 10.1007/s00442-010-1563-yPOPULATION ECOLOGY- ORIGINAL PAPER Disjunct performance and distribution in the sedge Carex prasina
Notice bibliographique
Résumé
Abstract EVorts to understand species distributions and predict responses to environmental changes depend on specifying how the abiotic environment determines distri-butions. At landscape scales, it is critical to distinguish eVects of environmental factors from other mechanisms such as competition and dispersal limitation. We examined how environmental factors aVect the distribution and per-formance of the sedge Carex prasina across a 10-km2 old-growth forest in southern Québec. We isolated the eVects of soil characteristics by conducting a greenhouse experiment that assessed the performance of C. prasina on soils from a range of wetland habitats where it could potentially occur. This allowed us to compare how the species ’ performance and its distribution across the landscape relate to the same soil characteristics. In the experiment, the biomass and leaf chlorophyll content of C. prasina increased with increasing soil organic matter (OM). Across the landscape, however, the species ’ probability of occurrence and abundance decreased with increasing soil OM. C. prasina had similar biomass on soils from sites where it did and did not occur, but it had higher leaf chlorophyll content on soils from sites where it did not occur. We found no evidence that diVeren-tial performance across environments determines the distri-bution of this species, as C. prasina tended to occur on soils where it showed reduced performance. Rather, other pro-cesses such as competition or dispersal limitation likely override any direct eVects of the soil environment on distri-bution. Our results caution against the common assumption that the environments where a species tends to occur or be most abundant are the environments where it performs best. C. prasina presents a clear example of a species whose per-formance, at least along edaphic gradients, cannot explain its distribution. This example highlights the importance of distinguishing the relative roles of biotic and abiotic factors that shape species distributions across landscapes.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,744 | 0,641 |
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 ».