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Enregistrement W7161998213 · doi:10.82308/41348

Phylogenetic, taxonomic, and functional diversity of wetland diptera communities

2017· dissertation· en· W7161998213 sur OpenAlexaboutno aff
Amélie Grégoire Taillefer

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueDiptera species taxonomy and behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWetlandSpecies richnessBiodiversityBiological dispersalHabitatSwampAbundance (ecology)MarshBog

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The goal of this thesis was to describe biodiversity and community composition of Diptera in wetlands across Quebec. Three approaches to community analysis were used to describe patterns: taxonomic identity, functional traits, and phylogenetic relationships. Diptera were sampled using standardized methods (pan traps, sweeping) across three types of wetlands (marsh, swamp, bog) in the Montreal region, and in 15 bogs distributed in three Quebec ecoregions. When comparing three types of wetlands, abundance and species richness did not differ even with wetland areas ranging from 6 to 161 ha. Bogs supported phylogenetically closely related Diptera species filtered by harsher environmental conditions compared to the other two wetland types. Clustering of closely related species was found in bogs, which is probably due to environmental filtering at the initial stage of community assembly postglacially. The slow peat accumulation process and characteristic plant composition adapted to acidic and low nutrient conditions potentially play a role in the structure of the Diptera community. Neutral processes were more important in marshes and swamps, as dispersal limitation explained species abundance dynamics of small and common Diptera species within each wetland type. The assembly of marsh communities is a balance between neutral processes and environmental filtering, while the assembly of swamp habitats is neutral. Clustering, thus environmental filtering, increased with environmental extremes. Rare species tended to be distantly related to common species, based on phylogenetic signal. They have unique habitat requirements and their diversity is maintained by temporal turnover during the active season of species with similar traits filtered by the environment. When the spatial extent of the research was expanded to bogs in three Quebec ecoregions, a selective filtering role of anthropogenic disturbance was found. Recent drastic human modification of the landscape in Eastern Great Lakes Lowland Forest ecoregion, less suitable peatland patches and more barriers to dispersal are adjacent to those bogs, so agriculture and urban development act as filters for the small proportion of species in the regional pool that can disperse in these conditions. In Eastern Canadian Forest and Central Canadian Shield ecoregions, stochastic processes such as dispersal limitation of abundant, small, multivoltine species seem to be the dominant influence. High diversity of Diptera species and different historical disturbances are at the origin of the functional and phylogenetic structure observed for peatland Diptera. Phylogenetic community structure and functional analyses revealed high value and complementarity to standard biodiversity measures. Using only traditional metrics, it would not have been apparent that bog communities are impacted by land-use changes and that these impacts change the species pool capable of inhabiting these isolated habitats. This suggests that the three levels of diversity studied should be used in environmental assessments to have a complete picture of macroecological patterns in wetlands. Conservation of mobile organisms in wetlands will depend on conservation plans focusing on both patch quality and surrounding landscape. Different conservation strategies need to be applied in the different ecoregions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,667
Score d'incertitude au seuil0,670

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,169 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
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