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Enregistrement W2115050998 · doi:10.1111/j.1461-0248.2009.01318.x

Taking species abundance distributions beyond individuals

2009· article· en· W2115050998 sur OpenAlexaff
Hélène Morlon, Ethan P. White, Rampal S. Etienne, Jessica L. Green, Annette Ostling, David Alonso, Brian J. Enquist, Fangliang He, Allen H. Hurlbert, Anne E. Magurran, Brian A. Maurer, Brian J. McGill, Han Olff, David Štorch, Tommaso Zillio

Notice bibliographique

RevueEcology Letters · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAbundance (ecology)Relative abundance distributionEcologyCommunityBiodiversityMacroecologyRelative species abundanceBiomass (ecology)Distribution (mathematics)BiologyEcosystemMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The species abundance distribution (SAD) is one of the few universal patterns in ecology. Research on this fundamental distribution has primarily focused on the study of numerical counts, irrespective of the traits of individuals. Here we show that considering a set of Generalized Species Abundance Distributions (GSADs) encompassing several abundance measures, such as numerical abundance, biomass and resource use, can provide novel insights into the structure of ecological communities and the forces that organize them. We use a taxonomically diverse combination of macroecological data sets to investigate the similarities and differences between GSADs. We then use probability theory to explore, under parsimonious assumptions, theoretical linkages among them. Our study suggests that examining different GSADs simultaneously in natural systems may help with assessing determinants of community structure. Broadening SADs to encompass multiple abundance measures opens novel perspectives in biodiversity research and warrants future empirical and theoretical developments.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,219 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations98
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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