ANALYZING BETA DIVERSITY: PARTITIONING THE SPATIAL VARIATION OF COMMUNITY COMPOSITION DATA
Notice bibliographique
Résumé
Robert H. Whittaker defined beta diversity as the variation in species composition among sites in a geographic area. Beta diversity is a key concept for understanding the functioning of ecosystems, for the conservation of biodiversity, and for ecosystem management. This paper explains how hypotheses about the origin of beta diversity can be tested by partitioning the spatial variation of community composition data (presence– absence or abundance data) with respect to environmental variables and spatial base functions. We compare two statistical methods to accomplish that. The sum‐of‐squares of a community composition data table, which is one possible measure of beta diversity, is correctly partitioned by canonical ordination; hence, canonical partitioning produces correct estimates of the different portions of community composition variation. In recent years, several authors interested in the variation in community composition among sites (beta diversity) have used another method, variation partitioning on distance matrices (Mantel approach). Their results led us to compare the two partitioning approaches, using simulated data generated under hypotheses about the variation of community composition among sites. The theoretical developments and simulation results led to the following observations: (1) the variance of a community composition table is a measure of beta diversity. (2) The variance of a dissimilarity matrix among sites is not the variance of the community composition table nor a measure of beta diversity; hence, partitioning on distance matrices should not be used to study the variation in community composition among sites. (3) In all of our simulations, partitioning on distance matrices underestimated the amount of variation in community composition explained by the raw‐data approach, and (4) the tests of significance had less power than the tests of canonical ordination. Hence, the proper statistical procedure for partitioning the spatial variation of community composition data among environmental and spatial components, and for testing hypotheses about the origin and maintenance of variation in community composition among sites, is canonical partitioning. The Mantel approach is appropriate for testing other hypotheses, such as the variation in beta diversity among groups of sites. Regression on distance matrices is also appropriate for fitting models to similarity decay plots.
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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 | 0,007 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».