Inferring species abundance distribution across spatial scales
Notice bibliographique
Résumé
A long‐standing problem in ecology is to understand how the species–abundance distribution (SAD) varies with sampling scale. The problem was first characterized by Preston as the veil line problem. Although theoretical and empirical studies have now shown the nonexistence of the veil line, this problem has generated much interest in scaling biodiversity patterns. However, research on scaling SAD has so far exclusively focused on the relationship between the SAD in a smaller sampling area and a known SAD assumed for a larger area. An unsolved challenge is how one may predict species–abundance distribution in a large area from that of a smaller area. Although upscaling biodiversity patterns (e.g. species–area curve) is a major focus of macroecological research, upscaling of SAD across scale is, with few exceptions, ignored in the literature. Methods that directly predict SAD in a larger area from that of a smaller area have just started being developed. Here we propose a Bayesian method that directly answers this question. Examples using empirical data from tropical forests of Malaysia and Panama are employed to demonstrate the use of the method and to examine its performance with increasing sampling area. The results indicate that only 10‐15% of the total census area is needed to adequately predict species abundance distribution of a region. In addition to species abundance distributions, the method also predicts well the regional species richness.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».