Scaling pairwise β‐diversity and α‐diversity with area
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim The relationship between species richness (α‐diversity) and area is well studied; however, the way in which compositional dissimilarity between pairs of sites (β‐diversity) scales with area has only recently attracted research attention. The aim of this study was to improve the understanding of how both α‐ and β‐diversity scale with area, to illuminate ecological processes structuring the distribution of biodiversity and enable prediction of α‐ and β‐diversity for large regions from much smaller samples. Location We examined both simulated spatial community data and measurements from tropical forest tree plots in P anama. Methods We applied the simulated and measured community data to assess how both α‐ and β‐diversity scale with area. Then we examined how accurately community α‐diversity and pairwise β‐diversity can be extrapolated from small sample areas of different size within each community, using the species–area power relationship. Results For both the simulated and tree plot data, pairwise β‐diversity scaled with area in a corresponding manner to the much more familiar species–area relationship. By altering the attributes of the simulated communities, we found that α‐ and β‐diversity saturated at smaller areas where abundances were more even, species distributions were less aggregated and regional richness was lower. Estimates of α‐ and β‐diversity for a pair of communities generally increased in accuracy with the size of the local sample areas from which extrapolations were made. Main conclusions These analyses suggest that the most robust estimates of α‐ and β‐diversity for a larger area will be obtained by local samples that are greater than 10% the size of that larger area. Our results emphasize the fundamental link in how both α‐ and β‐diversity scale with area, and demonstrate how simple knowledge of these scaling relationships can be used to predict the diversity of larger areas from smaller samples.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».