Coherence, species turnover, and boundary clumping: elements of meta‐community structure
Notice bibliographique
Résumé
Ecologists have identified several kinds of pattern in the distribution of species among sites, including a) nested subsets, b) checkerboards, c) Clementsian gradients, d) Gleasonian gradients, and e) evenly spaced gradients. Most past efforts to diagnose such patterns have focused on only one at a time, often contrasted with a sixth type of pattern, f) “randomness”. While there are statistical tests to distinguish each of the first five patterns from randomness, there are currently no established methods for discriminating among these first five patterns in a given data set. Here we propose a method that will identify which of these possibilities is most prevalent in a site‐by‐species incidence matrix based on three basic aspects of meta‐community structure. Our method is based on first ordinating the incidence matrix to identify the dominant axis of variation and identifying three aspects variation along this dominant axis. The first aspect, “coherence”, is the degree to which pattern can be collapsed into a single dimension. The second, “species turnover”, describes the number of species replacements along this dimension. The third aspect, “boundary clumping”, has to do with how the edges of species boundaries are distributed along this dimension. We present methods for analyzing these three aspects of meta‐community structure, use them to identify the six different patterns, and illustrate them with a representative set of cases drawn from previously published data.
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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 | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».