Drawing ecological inferences from coincident patterns of population‐ and community‐level biodiversity
Notice bibliographique
Résumé
Biodiversity is comprised of genetic and phenotypic variation among individual organisms, which might belong to the same species or to different species. Spatial patterns of biodiversity are of central interest in ecology and evolution for several reasons: to identify general patterns in nature (e.g. species-area relationships, latitudinal gradients), to inform conservation priorities (e.g. identifying hotspots, prioritizing management efforts) and to draw inferences about processes, historical or otherwise (e.g. adaptation, the centre of origin of particular clades). There are long traditions in ecology and evolutionary biology of examining spatial patterns of biodiversity among species (i.e. in multispecies communities) and within species, respectively, and there has been a recent surge of interest in studying these two types of pattern simultaneously. The idea is that examining both levels of diversity can materially advance the above-stated goals and perhaps lead to entirely novel lines of inquiry. Here, we review two broad categories of approach to merging studies of inter- and intraspecific variation: (i) the study of phenotypic trait variation along environmental gradients and (ii) the study of relationships between patterns of molecular genetic variation within species and patterns of distribution and diversity across species. For the latter, we report a new meta-analysis in which we find that correlations between species diversity and genetic diversity are generally positive and significantly stronger in studies with discrete sampling units (e.g. islands, lakes, forest fragments) than in studies with nondiscrete sampling units (e.g. equal-area study plots). For each topic, we summarize the current state of knowledge and key future directions.
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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 | 0,021 | 0,096 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».