Tracking community change via network coherence
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Understanding how ecological communities respond to environmental change remains a key challenge for biodiversity monitoring. To characterize such responses, we need tools that capture how coherently species respond across a community, and to predict their consequences, we must account for ecological interactions. We first introduce the Ecological Coherence (EC) framework, which describes how species’ co-responses are structured within a community. Building on this foundation, we extend it to Ecological Network Coherence (ENC), which embeds co-responses within the network of interactions by restricting them to interacting species. Both are expressed through two complementary representations: a response correlation matrix and the distribution of its values. The first can reveal aspects such as coherent or incoherent modules and the roles species play in shaping coherence, whereas the second provides a profile whose shape may serve as an early-warning indicator of instability. These can be applied to both intrinsic responses (environmental performance) and realized responses (abundance dynamics), derived from currently available monitoring data. We illustrate this approach in two empirical systems: a tropical pollination network, where interacting mutualists were more coherent in their temperature responses than the broader community, and a marine food web, where coherence in abundance trends shifted during collapse. Using a Lotka–Volterra model, we further show that ENC distributions with higher variance—reflecting stronger positive and negative co-responses—increase the risk of instability or amplification in dynamics. We also find that species influential in both the correlation matrix and the interaction matrix are key drivers of major dynamic shifts. These results point to the importance of further exploring ENC distributions as potential early-warning indicators of ecological disruption.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».