A Neutral Theory for Interpreting Correlations between Species and Genetic Diversity in Communities
Notice bibliographique
Résumé
Spatial patterns of biological diversity have been extensively studied in ecology and population genetics, because they reflect the forces acting on biodiversity. A growing number of studies have found that genetic (within-species) and species diversity can be correlated in space (the so-called species-gene diversity correlation [SGDC]), which suggests that they are controlled by nonindependent processes. Positive SGDCs are generally assumed to arise from parallel responses of genetic and species diversity to variation in site size and connectivity. However, this argument implicitly assumes a neutral model that has yet to be developed. Here, we build such a model to predict SGDC in a metacommunity. We describe how SGDC emerges from competition within sites and variation in connectivity and carrying capacity among sites. We then introduce the formerly ignored mutation process, which affects genetic but not species diversity. When mutation rate is low, our model confirms that variation in the number of migrants among sites creates positive SGDCs. However, when considering high mutation rates, interactions between mutation, migration, and competition can produce negative SGDCs. Neutral processes thus do not always contribute positively to SGDCs. Our approach provides empirical guidelines for interpreting these novel patterns in natura with respect to evolutionary and ecological forces shaping metacommunities.
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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 ».