Source pool geometry and the assembly of continental avifaunas
Notice bibliographique
Résumé
Classical niche-assembly models propose that the composition of biotic communities in continental landscapes is determined chiefly by the autecology of species, interspecific competition, and the diversity of resources and habitats within a region. In contrast, stochastic models propose that simulation algorithms can replicate the macroecological patterns, if not the mechanisms, of community assembly. Despite fundamental differences in assumptions, both categories of models assume that species are drawn from regional source pools. We explored the implications of source pool geometry on the assembly of avian communities with an analysis of assemblage dispersion fields, which can be visualized by overlaying the geographic ranges of all species that occur in an assemblage. Contours of species richness surrounding focal quadrats illustrate the decay rate of assemblage similarity with distance and the probable geometry of assemblage source pools. We used a geographic database for 2,891 species of South American birds to characterize dispersion fields for assemblages sampled by 1 degrees latitude-longitude quadrats (n = 1,676). We show that the median range size of dispersion fields varies by an order of magnitude across the continent. Because abundance generally correlates with geographic range size within taxonomic groups, the number of individuals per species in avifaunal source pools must also vary by an order of magnitude. Most significantly, dispersion field geometry was surprisingly asymmetrical and exhibited complex geographical patterns that were associated with the distribution of biomes. These results are broadly consistent with the predictions of niche-assembly models but offer little support for stochastic assembly models.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».