Assessing non‐parametric and area‐based methods for estimating regional species richness
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Questions Many methods have been developed to estimate species richness but few are useful for estimating regional richness. We compared the performance of commonly used non‐parametric and area‐based estimators with a particular focus on testing a newly developed but little tested maximum entropy method (MaxEnt). Location Tropical forest of Jianfengling Reserve, Hainan Island, China. Methods We extrapolated species richness on 12 estimators up to a larger regional scale – the reserve (472 km 2 ) – where 164 25 m × 25 m quadrats were distributed on a grid of 160 km 2 within the tropical forest. We also analysed the effects of base (or ‘anchor‘) scale A 0 on the species richness estimated ( S est ) with MaxEnt. Results Six non‐parametric methods underestimated the species richness, while six area‐based methods overestimated the species richness. The accuracy of the MaxEnt estimate ( S est ) was improved with the increase of base scale A 0 . Conclusions Our findings suggest non‐parametric methods should not be used to estimate richness across heterogeneous landscapes but can be used in well‐defined sampling areas. Jack2 is the best of the six non‐parametric methods, while the logistic model and the MaxEnt method seem to be the best of the six area‐based methods. Improvements to the MaxEnt method are possible but that will require reformulation of the method by considering species–abundance distributions other than log‐series and more general spatial allocation rules.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| 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 découle