On the determinants of census area: implications for mammalian macroecological patterns
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The aim of this study was to examine the effects of various biological factors such as body mass, trophic level, climate and geography on census area in terrestrial mammals. We also examine the effects of census area on the population density–body mass relationship. The geographic areas covered in this study include most major terrestrial biomes including taïga, desert, savanna, grassland, tropical dry forest, temperate dry forest, tropical rain forest and temperate rain forest. An extensive literature search was conducted and we compiled data on census area and body mass from 377 mammalian populations and 59 communities. Statistical analyses include linear regression, Kruskal–Wallis analysis of variance, LOWESS, and multiple regression. Overall, the regression between log census area (A) and log body mass (M) yielded a slope of 0.710, which did not differ significantly from 0.75, but it was significantly different from 1.0. The analyses also showed that the log A–log M relationship is constrained within a well‐defined space in a similar fashion to the home range–body mass relationship. When mammals were separated into trophic groups, regression lines differed significantly in their intercepts, but not in slopes. At the community level, the census area was particularly affected by the population with the largest body mass within the community. Both the number of species and number of taxa encompassed by the community were found to be correlated positively with log A (r = 0.26, P = 0.0464 and r = 0.27, P = 0.0398, respectively). Sampling of mammalian species is not usually random. Not only is census area significantly associated with the technique used to sample a given species, but it is also influenced by biological factors that have been shown previously to influence population density. Striking similarities were found between the census area–body mass relationship and the home range–body mass relationship, suggesting that investigators may sample mammalian populations over areas that actually reflect the use of space of their focal species.
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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 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».