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Enregistrement W2080374247 · doi:10.1666/08024.1

Fidelity of variation in species composition and diversity partitioning by death assemblages: time-averaging transfers diversity from beta to alpha levels

2009· article· en· W2080374247 sur OpenAlexfundno aff
Adam Tomášových, Susan M. Kidwell

Notice bibliographique

RevuePaleobiology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMcGill UniversityNational Oceanic and Atmospheric AdministrationUniversity of Chicago
Mots-clésBeta diversityAbundance (ecology)Composition (language)EcologyVariation (astronomy)BiologyAlpha diversityGamma diversitySpatial ecologySpatial variabilitySpecies diversityBiodiversityStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite extensive paleoecological analyses of spatial and temporal turnover in species composition, the fidelity with which time-averaged death assemblages capture variation in species composition and diversity partitioning of living communities remains unexplored. Do death assemblages vary in composition between sites to a lesser degree than do living assemblages, as would be predicted from time-averaging? And is the higher number of species observed in death relative to living assemblages reduced with increasing spatial scale? We quantify the preservation of spatial and temporal variation in species composition using 11 regional data sets based on samples of living molluscan communities and their co-occurring time-averaged death assemblages. (1) Compositional dissimilarities among living assemblages (LA) within data sets are significantly positively rank-correlated to dissimilarities among counterpart pairs of death assemblages (DA), demonstrating that pairwise dissimilarity within a study area has a good preservation potential in the fossil record. Dissimilarity indices that downplay the abundance of dominant species return the highest live-dead agreement of variation in species composition. (2) The average variation in species composition (average dissimilarity) is consistently smaller in DAs than in LAs (9 of 11 data sets). This damping of variation might arise from DAs generally having a larger sample size, but the reduction by ∼10–20% mostly persists even in size-standardized analyses (4 to 7 of 11 data sets, depending on metric). Beta diversity expressed by the number of compositionally distinct communities is also significantly reduced in death assemblages in size-standardized analyses (by ∼25%). This damping of variation and reduction in beta diversity is in accord with the loss of temporal resolution expected from time-averaging, without invoking taphonomic bias (from differential preservation or postmortem transportation) or sample-size effects. The loss of temporal resolution should directly reduce temporal variation, and assuming time-for-space substitution owing to random walk within one habitat and/or temporal habitat shifting, it also decreases spatial variation in species composition. (3) DAs are more diverse than LAs at the alpha scale, but the difference is reduced at gamma scales because partitioning of alpha and beta components differs significantly between LAs and DAs. This indicates that the effects of time-averaging are reduced with increasing spatial scale. Thus, overall, time-averaged molluscan DAs do capture variation among samples of the living assemblage, but they tend to damp the magnitude of variation, making them a conservative means of inferring change over time or variation among regions in species composition and diversity. Rates of temporal and spatial species turnover documented in the fossil record are thus expected to be depressed relative to the turnover rates that are predicted by models of community dynamics, which assume higher temporal resolution. Finally, the capture by DAs of underlying variation in the LA implies little variation in the net preservation potential of death assemblages across environments, despite the different taphonomic pathways suggested by taphofacies studies.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,206 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations124
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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