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Enregistrement W2064760278 · doi:10.1111/j.1365-2311.2003.00551.x

Water–energy balance and the geographic pattern of species richness of western Palearctic butterflies

2003· article· en· W2064760278 sur OpenAlex
Bradford A. Hawkins, Eric E. Porter

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueEcological Entomology · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpecies richnessButterflyBody size and species richnessEcologyMacroecologyRange (aeronautics)Spatial analysisSpatial ecologySpecies diversitySpatial variabilitySpatial heterogeneityBiologyGeographyStatisticsMathematicsRemote sensing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. 1. Using two sources of data to estimate butterfly species richness, the potential influences of 11 environmental variables on the richness gradient of butterflies in western/central Europe and northern Africa were examined with multiple regression and spatial autocorrelation analysis. A measure of water–energy balance, actual evapotranspiration, explained 79% of the variance in butterfly species richness using data derived from range maps, and 72% of the variance using data derived from grid‐based distribution maps. All other variables explained less than 4% of the variance in the regression models and differed depending on the data source. 2. The spatial analysis indicated that actual evapotranspiration successfully removed most of the spatial autocorrelation in both richness data sets at all spatial scales, confirming the ability of the model to account for the spatial pattern in butterfly richness. 3. Plant species richness, a rarely tested variable hypothesised to be an important determinant of herbivore diversity, was weakly associated with butterfly richness, suggesting that it has little or no direct influence on butterfly richness. 4. A historical variable, the length of time that areas have been exposed for recolonisation after the retreat of the ice sheet following the last ice age, was also not associated with richness patterns, indicating that butterfly richness is in equilibrium with contemporary climate. 5. It was not possible to confirm a result reported for Canadian butterflies that land cover diversity is a strong predictor of butterfly richness, possibly because of methodological differences in the studies, differences in the range of climates found in Canada and the western Palearctic, or because of the highly modified landscape characteristic of Europe. 6. Water–energy balance offers a parsimonious explanation for the butterfly richness gradient in this region, operating partially indirectly via effects on plant productivity and partially directly via physiological effects on butterflies, and this conclusion is robust to differences in the types of distribution maps used to estimate richness patterns.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,970

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,195 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle