The importance and use of taxon sampling curves for comparative biodiversity research with forest arthropod assemblages
Notice bibliographique
Résumé
Abstract For over three decades, the importance of taxon sampling curves for comparative biodiversity studies has been repeatedly stated. However, many entomologists (both within Canada and worldwide) continue to publish studies without standardizing their data to take sampling effort into account. We present a case study to illustrate the importance of such standardization, using the collection of spiders (Araneae) by pitfall traps as model data. Data were analyzed using rarefaction to represent one example of a taxon sampling curve, and by a variety of traditional diversity indices to describe alpha diversity. Raw species richness and single-index diversity measures (Shannon–Wiener, Simpson's, and Fisher's α) provided contradictory results. Rarefied species richness standardized to the number of individuals collected enabled more accurate comparisons of diversity and revealed when sampling was insufficient. Focusing on arthropods occurring in forested ecosystems, we also examined the use of taxon sampling curves in current literature by reviewing 133 published articles from 14 journals. Only 26% of the published articles in our review used a taxon sampling curve, and raw species richness and the Shannon–Wiener index of diversity were the most commonly used estimates. There is clearly a need to modify how alpha diversity is measured and compared for arthropod biodiversity studies. We recommend the abandonment of both raw species richness and single-index measures of diversity, and reiterate the need to use rarefaction or a related technique that allows for meaningful comparisons of species richness while taking into account sampling effort.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,192 | 0,375 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».