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Enregistrement W2118968176 · doi:10.1086/522935

Species Diversity in Local Neutral Communities

2007· article· en· W2118968176 sur OpenAlexafffund
Xin‐Sheng Hu, Fangliang He, Stephen P. Hubbell

Notice bibliographique

RevueThe American Naturalist · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMetacommunityBiodiversityNeutral theory of molecular evolutionEcologyRelative species abundanceAbundance (ecology)MacroecologyRelative abundance distributionSpecies diversityDiversity (politics)Diversity indexGenetic algorithmBiologySpecies richnessBiological dispersalPopulationSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We extend the neutral theory of macroecology by deriving biodiversity models (relative species abundance and species-area relationships) in a local community-metacommunity system in which the local community is embedded within the metacommunity. We first demonstrate that the local species diversity patterns converge to that of the metacommunity as the size (scale) of the embedded local community increases. This result shows that in continuous landscapes no sharp boundaries dividing the communities at the two scales exist; they are an artificial distinction made by the current spatially implicit neutral theory. Second, we remove the artificial restriction that speciation cannot occur in a local community, even if the effects of local speciation are small. Third, we introduce stochasticity into the immigration rate, previously treated as constant, and demonstrate that local species diversity is a function not only of the mean but also of the variance in immigration rate. High variance in immigration rates reduces species diversity in local communities. Finally, we show that a simple relationship exists between the fundamental diversity parameter of neutral theory and Simpson's index for local communities. Derivation of this relationship extends recent work on diversity indices and provides a means of evaluating the effect of immigration on estimates of the fundamental diversity parameter derived from relative species abundance data on local communities.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,183
Score d'incertitude au seuil0,975

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,065
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,166 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations20
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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