Species abundance distribution pattern of microarthropod communities in SW Canada.
Notice bibliographique
Résumé
It is still unclear whether simple niche-derived or neutrality-derived statistical models is better to quantify the experimental species-abundance distribution pattern (SAD) for microarthropod communities. In the present study, by utilizing the sampling diversity data of three microarthropod taxonomic groups (oribatids, collembolans and mesostigmatids), my objectives are to test and compare five alternative statistical models for fitting empirical microarthropod SAD curves, including neutral, Zipf, broken stick, niche preemption and geometric models. Fitting power of the models were evaluated using test, Kolmogorov-Smirnov (KS) test and Akaike Information Criterion (AIC). my results showed that, for the SAD of the whole microarthropod community and mesostigmatid group, Zipf model is the best model identified by AIC criteria. For oribatid and collembolan SAD curves, geometric model is the most favored one. However, all the models yielded significant difference between the expected and observed SAD patterns over different taxonomic groups, as indicated by both and K-S tests. Thus, either neutral and niche models could explain SAD patterns of microarthropod communities perfectly. In summary, the synergy of different mechanisms and the development of hybrid models and the proper transformation might be of some helps to remove the observed significant difference for microarthropod communities.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».