The MaxEnt (maximum entropy) approach is a recently introduced analytic framework that utilizes plant traits to predict community assembly along environmental gradients. I aimed to provide a rigorous test of this approach using forest understory fern communities. I executed the MaxEnt algorithm by inputting observed community-aggregated traits (CATs), and accurately determined species abundance distributions (SADs). These results support the notion that trait-based environmental filtering at least in part drives fern community assembly, but a more general application of the MaxEnt approach depends on its ability to predict SADs using CATs independently estimated from environmental data. In an initial exploration of this predictive ability I was unable to accurately predict SADs for fern communities despite screening many measures of environmental conditions. Very recent studies, however, provide new tools that can be used to further analyze my data and may yet establish the utility of the MaxEnt approach in predicting SADs. / Le modèle MaxEnt (entropie maximale) est un nouveau cadre analytique qui utilise des caractéristiques de plantes afin de prédire l'assemblage de communautés suivant un gradient environnemental. J'ai voulu tester cette approche de façon rigoureuse en utilisant des communautés de fougères de sous-bois. En exécutant l'algorithme du modèle MaxEnt avec des traits biologiques agrégés au niveau des communautés, j'ai pu déterminer la distribution et l'abondance des espèces. Ces résultats appuient la notion que l'assemblage des communautés de fougères est au moins en partie déterminé par un filtre environnemental reposant sur les traits biologiques. Toutefois, une application plus générale de l'approche MaxEnt dépend de son habileté à prédire la distribution et l'abondance des espèces en utilisant les traits agrégés estimés indépendamment des données environnementales. Dans une première évaluation des capacités prédictives du modèle, il fut impossible de prédire les distributions et abondances des espèces pour des communautés de fougères malgré l'essaie de multiples mesures de conditions environnementales. Néanmoins, plusieurs études récentes fournissent de nouveaux outils qui peuvent être utilisés dans des analyses plus poussées de mes données et pourraient établir l'utilité du modèle MaxEnt pour prédire la distribution et l'abondance des espèces.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:LACETR/oai:collectionscanada.gc.ca:QMM.97187 |
| Date | January 2011 |
| Creators | Radovski, Monica |
| Contributors | Martin J Lechowicz (Supervisor) |
| Publisher | McGill University |
| Source Sets | Library and Archives Canada ETDs Repository / Centre d'archives des thèses électroniques de Bibliothèque et Archives Canada |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation |
| Format | application/pdf |
| Coverage | Master of Science (Department of Biology) |
| Rights | All items in eScholarship@McGill are protected by copyright with all rights reserved unless otherwise indicated. |
| Relation | Electronically-submitted theses. |
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