Ecological prophets: quantifying metapopulation portfolio effects
Notice bibliographique
Résumé
Summary A financial portfolio metaphor is often used to describe how population diversity can increase temporal stability of a group of populations. The portfolio effect (PE) refers to the stabilizing effect from a population acting as a group or ‘portfolio’ of diverse subpopulations instead of a single homogeneous population or ‘asset’. A widely used measure of the PE (the average‐CV PE) implicitly assumes that the slope (z) of a log–log plot of mean temporal abundance and variance (Taylor's power law) equals two. Existing theory suggests an additional unexplored empirical PE that accounts for z, the mean–variance PE. We use a theoretical and empirical approach to explore the strength and drivers of the PE for metapopulations when we account for Taylor's power law compared with when we do not. Our empirical comparison uses data from 51 metapopulations and 1070 subpopulations across salmon, moths and reef fishes. Ignoring Taylor's power law may overestimate the stabilizing effect of population diversity for metapopulations. The disparity between the metrics is greatest at low z values where the average‐CV PE indicates a strong PE. Compared with the mean–variance method, the average‐CV PE estimated a stronger PE in 84% of metapopulations by up to sevenfold. The divergence between the methods was strongest for reef fishes (1·0 < z < 1·7) followed by moths (1·5 < z < 1·9). The PEs were comparable for salmon where z ≈ 2. We outline practical recommendations for estimating ecological PEs based on research questions, study systems and available data. Because most PEs were stabilizing and diversity can be slow to restore, our meta‐analysis of metapopulations suggests that the safest management approach is to conserve biological complexity.
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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 | 0,004 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».