MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1506250860 · doi:10.1111/j.1365-2699.2007.01835.x

ORIGINAL ARTICLE: Not as the crow flies: assessing effective isolation for island biogeographical analysis

2008· article· en· W1506250860 sur OpenAlexaboutno aff
Kim Diver

Notice bibliographique

RevueJournal of Biogeography · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpecies richnessInsular biogeographyTransectGeographyEcologyArchipelagoBayIsolation by distanceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Aim To evaluate the role of island isolation in explaining the distribution of vascular plant species in a dense freshwater archipelago, specifically comparing conventional measures of island isolation with landscape measures of island isolation. Location Data were collected from 35 islands within Massasauga Provincial Park on the eastern shores of the Georgian Bay, Ontario, Canada. Methods Sampled islands were located using stratified random selection based on location and size variation. The number of species was recorded along stratified random transects. Island isolation variables included distance to the mainland, distance to the nearest island, largest gap in a stepping‐stone sequence, distance to the closest upwind point of land, and a landscape measure of island isolation. The landscape measure of isolation was quantified as the percentage of the land area within 100, 250, 500, 1000, 1500 and 2000 m of each island’s perimeter. The isolation variables were calculated within a geographical information system (GIS). Dependent variables in the regression analyses included species richness, the logarithm of species richness and residuals of the species–area relationship. Independent variables included island isolation variables and their logarithmic transformations. Results Isolation plays a role, albeit small, in explaining species richness in the study area. In the regression analyses, the landscape measure of isolation provided a better fit than conventional measures of island isolation. Islands with less land than water within a 250‐m buffer were more effectively isolated and had fewer species present than islands surrounded by a greater proportion of water. Main conclusions Consistent with the species–isolation relationship, fewer species were present on more isolated islands within the Massasauga study area, as elucidated using a series of island buffers in a GIS. Applying a landscape measure of isolation to similar dense, freshwater archipelagos may elucidate species–isolation patterns not evident through conventional, straight‐line distance measurements of island isolation. The low value of the regression coefficients as well as the isolation history and high density of the Massasauga islands suggests caution in extending the results, especially to dissimilar archipelagos.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,520

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,252 · 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 tête enseignante, 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

Citations35
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of BiogeographyMême sujetEcology and Vegetation Dynamics StudiesTravaux en français237 207