Effects of neutrality, geometric constraints, climate, and habitat quality on species richness and composition of <scp>A</scp>tlantic <scp>F</scp>orest small‐mammals
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim To compare the fit of models of climate, habitat quality, neutral processes, and geometric constraints to species richness and composition of small mammal assemblages. Location The South American Atlantic Forest biome. Methods Using neutral models and mid‐domain effect models, we simulated species spread in a spatially explicit array of grid cells representing the Atlantic Forest domain. We compared empirical patterns of species richness and composition with predictions of the neutral and mid‐domain effect models. We also modeled individual species responses to climatic conditions and forest integrity, a measure of habitat quality. Results Habitat quality was the single best predictor of local species richness (α‐diversity), but was a poor predictor of local species composition and of the decay in species similarity with distance (β‐diversity). The neutral and mid‐domain models generated very similar predictions, and were better predictors of species composition than of species richness. Climate variables were also strongly associated with overall species composition, but not with species richness. Main Conclusions The species richness of small‐mammal assemblages in the Atlantic Forest is best explained by variation in habitat quality. In contrast, the composition of small‐mammal assemblages is best explained by models of limited dispersal (neutral and mid‐domain) and effects of climate on local species composition. Collectively, these results suggest that regional patterns of species richness may be uncoupled from patterns of species composition. Both species richness and composition should be considered when evaluating the predictions of neutral and mid‐domain effect models, and of correlations of community structure with climatic or habitat variables.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».