ORIGINAL ARTICLE: Not as the crow flies: assessing effective isolation for island biogeographical analysis
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».