Abundance, spatial variance and occupancy: arthropod species distribution in the Azores
Notice bibliographique
Résumé
1. The positive abundance-occupancy and abundance-variance relationships are two of the most widely documented patterns in population and community ecology. 2. Recently, a general model has been proposed linking the mean abundance, the spatial variance in abundance, and the occupancy of species. A striking feature of this model is that it consists explicitly of the three variables abundance, variance and occupancy, and no extra parameters are involved. However, little is known about how well the model performs. 3. Here, we show that the abundance-variance-occupancy model fits extremely well to data on the abundance, variance and occupancy of a large number of arthropod species in natural forest patches in the Azores, at three spatial extents, and distinguishing between species of different colonization status. Indeed, virtually all variation about the bivariate abundance-occupancy and abundance-variance relationships is effectively explained by the third missing variable (variance in abundance in the case of the abundance-occupancy relationship, and occupancy in the case of the abundance-variance relationship). 4. Introduced species tend to exhibit lower densities, less spatial variance in these densities, and occupy fewer sites than native and endemic species. None the less, they all lie on the same bivariate abundance-occupancy and abundance-variance, and trivariate abundance-variance-occupancy, relationships. 5. Density, spatial variance in density, and occupancy appear to be all the things one needs to know to describe much of the spatial distribution of species.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».