Patterns of Species Co-occurrence, Null Models, and the Influence of Biotic and Abiotic Factors: A Species Pairwise Approach
Notice bibliographique
Résumé
How natural communities are structured and what factors influence such structure has been a pervasive subject in ecology for more than one century. Among several approaches used to determine the structure of communities, species co-occurrence analysis has been a subject of controversy since the classical debate between Diamond and Connor-Simberloff. Their main contrasts were whether ecological communities differed from random groupings of species, the role biotic factors had in generating the observed assemblage patterns, and the methods to discern structures of communities different from random (null models). Here, my main goals were to improve approaches to species co-occurrence analysis, to improve our ability to discern whether communities are structured non-randomly, and to extend them to testing hypotheses related to ecological mechanisms. First, I analyzed co-occurrence patterns using a species pairwise approach, different from the typical whole-community approach, to discern the relationship between multiple species of lake fishes across thousands of lakes in Ontario. Specifically, I tested whether the co-occurrence patterns observed across multiple species pairs from several different watersheds exhibit consistent patterns. I used subsets of species to test specific hypotheses related to the roles of predation, competition, and environmental filtering in structuring fish communities. Following, I examined the influence of habitat size on the observed co-occurrence patterns. I compared species co-occurrence patterns across different categories of lake area and depth to determine whether and how these variables affected the associations observed among multiple species pairs. Finally, I determined whether species-pair associations can be predicted from simple ecological traits. I analyzed the relationship between three biologically relevant traits (body size, temperature preference and trophic level) and the co-occurrence values observed between each species pair. I detected a significant effect of temperature preference and trophic level on the observed co-occurrence patterns. Unexpectedly, body size did not exhibit a significant effect on the co-occurrence patterns. My research showed the strong effect of interspecific predation on community composition, that signals of non-random community assembly are strongly dependent on the abiotic conditions, that analyses at the whole-community level may dilute underlying ecological signals, and that species co-occurrence patterns reflect differences in species traits.
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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 | 0,020 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».