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Enregistrement W2096694793 · doi:10.1111/j.1461-0248.2010.01515.x

Niche conservatism as an emerging principle in ecology and conservation biology

2010· review· en· W2096694793 sur OpenAlexaff
John J. Wiens, David D. Ackerly, Andrew P. Allen, Brian L. Anacker, Lauren B. Buckley, Howard V. Cornell, Ellen I. Damschen, T. Jonathan Davies, John‐Arvid Grytnes, Susan Harrison, Bradford A. Hawkins, Robert D. Holt, Christy M. McCain, Patrick R. Stephens

Notice bibliographique

RevueEcology Letters · 2010
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEcologyBiologyNicheEcological nicheSpecies richnessConservation biologyFunctional ecologyClimate changeEvolutionary ecologyHabitatConservatismMacroecologyEcosystem

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The diversity of life is ultimately generated by evolution, and much attention has focused on the rapid evolution of ecological traits. Yet, the tendency for many ecological traits to instead remain similar over time [niche conservatism (NC)] has many consequences for the fundamental patterns and processes studied in ecology and conservation biology. Here, we describe the mounting evidence for the importance of NC to major topics in ecology (e.g. species richness, ecosystem function) and conservation (e.g. climate change, invasive species). We also review other areas where it may be important but has generally been overlooked, in both ecology (e.g. food webs, disease ecology, mutualistic interactions) and conservation (e.g. habitat modification). We summarize methods for testing for NC, and suggest that a commonly used and advocated method (involving a test for phylogenetic signal) is potentially problematic, and describe alternative approaches. We suggest that considering NC: (1) focuses attention on the within-species processes that cause traits to be conserved over time, (2) emphasizes connections between questions and research areas that are not obviously related (e.g. invasives, global warming, tropical richness), and (3) suggests new areas for research (e.g. why are some clades largely nocturnal? why do related species share diseases?).

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0010,006
Communication savante0,0020,005
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,286 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations1 853
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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