Predicting the occurrence of persistent hotspots in ecosystem variables
Notice bibliographique
Résumé
Ecological resources and services (e.g. organisms, nutrient cycling) are distributed heterogeneously across landscapes. While spatial variation has been studied extensively, the pattern of hotspots and coolspots persisting over time – called persistent spatial variation (PSV) – has not. Yet this pattern imparts key information to managers about whether resources will be found consistently in certain locations or vary unpredictably. Anticipating whether an ecosystem variable will display PSV is thus a valuable prospect. We tested the ability of attributes of variables (e.g. niche breadth, abundance, temporal scale) to predict the occurrence of PSV. Using a new measure of PSV based on the F‐value of analysis of variance, we were able to 1) decompose the pattern of persistent hotspots into spatial and temporal components – ‘spatial variation’ of site mean values and ‘stability’ of time series at each site – and 2) identify predictors of these patterns in temperate lakes and tropical coastal rock pools. We found PSV to be highly predictable ( R2 = up to 0.80) from an estimate of stability taken at a single site, as well as from other factors related to stability. These factors included whether the variable was environmental (stable, slow) or was an aggregate of other variables (stabilized by statistical averaging). Species properties like niche position and abundance were modest predictors because they correlated with PSV components of site occupancy, spatial variation and stability. We conclude that PSV and the distribution of resources in space and time might be predicted from simple temporal indicators (e.g. stability at a single location) when data are scarce.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».