The effects of biotic and abiotic forces on species richness
Notice bibliographique
Résumé
One central question in ecology is why some areas have many species and others have few. Many explanations have been proposed and often the forces that drive species richness are context-dependent. These forces are divided into two general categories: biotic drivers and abiotic drivers. Biotic drivers are most commonly described in terms as top-down and bottom-up effects while abiotic drivers are commonly described in terms of climate and habitat disturbance. The objective of this thesis is to determine how these drivers affect species richness in terrestrial ecosystems. To test this I examine an insect herbivore assemblage in a disturbed forest fragment landscape in southern Canada. I use geographic information systems techniques to determine the impact of a natural episodic disturbance (i.e. an abiotic natural driver) and a chronic human disturbance (i.e. an abiotic human driver) on forest habitat quality (Chapter 1) and on a forest-dwelling caterpillar assemblage (Chapter 2). I show that ice storms result in a heterogeneous pattern of spatial damage across a forest landscape, differing depending on the type of coarse woody debris examined. These different types of coarse woody debris provide habitat for a diversity of taxa. In contrast with natural disturbance, I found that human-based disturbance do not have a positive impact on caterpillar assemblages. Pursuant to this, I explore the concept of habitat quality from the perspective of host plant identity (Chapter 3) and host plant quality (Chapter 4). I found that caterpillar assemblages have strong host plant preferences and that these preferences may depend on quadrat-scale foliar qualities (i.e. a biotic bottom-up driver) and parasitoid densities (i.e. a biotic top-down driver) at different times in the growing season. This thesis adds to a growing body of literature aimed to better understand the drivers of insect species richness across disturbed landscapes. In addition, this thesis develops several management-specific tools for measuring forest disturbance and provides valuable insight into how the selection of different tree species for planting initiatives can have important impacts on forest communities.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».