Density‐dependent habitat selection and the ideal free distribution in marine fish spatial dynamics: considerations and cautions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Current methods and theory used in the study of the spatial dynamics of marine fish are problematic. Positive relationships between population abundance and occupied area are typically interpreted as evidence of density‐dependent habitat selection. However, both abundance and area may co‐vary with an un‐parameterized variable, such as a density‐independent effect. In addition, if density‐dependent habitat selection is present, population growth rates in optimal habitats would be expected to be lower than in marginal habitats. This same pattern can also evolve from a large‐scale, spatially autocorrelated change in a density‐independent factor. The theory underlying density‐dependent habitat selection, the ideal free distribution, can be tautological when no a priori information of how habitat suitability changes with density is known. In this case, an ideal free distribution can be defined for any pattern of habitat‐specific population growth rates. However, these problems are not insurmountable and solutions may be found by considering spatial variation in proxies of fitness and explicitly allowing for the relative importance of habitat selection (density dependent) and environmental (density independent) effects to vary with spatial scale.
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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 | 0,032 | 0,090 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,021 |
| Communication savante | 0,005 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».