Biogeography of western Mediterranean butterflies: combining turnover and nestedness components of faunal dissimilarity
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim Unpartitioned dissimilarity indices such as the Sørensen index (β sor ) tend to categorize areas according to species number. The use of turnover indices, such as the Simpson index (β simp ), may lead to the loss of important information represented by the nestedness component (β nest ). Recent studies have suggested the importance of integrating nestedness and turnover information. We evaluated this proposition by comparing biogeographical patterns obtained by unpartitioned (β sor ) and partitioned indices (β simp and β nest ) on presence data of western Mediterranean butterflies. Location Western Mediterranean. Methods We assessed the regionalization of 81 mainland and island faunas according to partitioned and unpartitioned dissimilarity by using cluster analyses with the unweighted pair‐group method using arithmetic averages ( UPGMA ) combined with non‐metric multidimensional scaling ( NMDS ). We also carried out dissimilarity interpolation for β sor , β simp , β nest and the β nest /β sor ratio, to identify geographical patterns of variation in faunal dissimilarity. Results When the unpartitioned β sor index was used, the clustering of sites allowed a clear distinction between insular and mainland species assemblages. Most islands were grouped together, irrespective of their mainland source, because of the dominant effect of their shared low richness. β simp was the most effective index for clustering islands with their respective mainland source. β simp clustered mainland sites into broader regions than clusters obtained using β sor . A comparison of regionalization and interpolation provided complementary information and revealed that, in different regions, the patterns highlighted by β sor could largely be determined either by nestedness or turnover. Main conclusions Partitioned and unpartitioned indices convey complementary information, and are able to reveal the influence of historical and ecological processes in structuring species assemblages. When the effect of nestedness is strong, the exclusive use of turnover indices can generate geographically coherent groupings, but can also result in the loss of important information. Indeed, various factors, such as colonization–extinction events, climatic parameters and the peninsular effect, may determine dissimilarity patterns expressed by the nestedness component.
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 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) | 0,001 | 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 ».