Experimental design and the outcome and interpretation of diversity–stability relations
Notice bibliographique
Résumé
The nature of the relationship between diversity and stability has become the subject of intense research effort over the last few decades as the role of diversity as a major driver of ecosystem functioning and stability has come to the forefront of ecological interest. Here, we present a meta‐analysis of the impact of twelve experimental design factors on the strength and direction of relations between biotic richness and temporal variability at both the aggregate community‐ and population‐level. Based on 35 studies that report 59 community‐level and 36 population‐level relations, our results show that biotic richness has a highly general stabilizing effect on community properties that are only marginally affected by the nuances of experimental design. In contrast, experimental design factors have a highly significant effect on mean effect sizes and the resulting interpretation of relations between richness and population‐level variability. The strongest dichotomous effect was observed based on the method of calculating the response variable, such that when population variability was calculated as the mean variability of populations across all replicates, biotic richness showed a negative (stabilizing) mean effect size. In contrast, when population variability was calculated on a per replicate basis, biotic richness showed a positive (destabilizing) mean effect size. This latter result suggests that a renewed focus on the mechanisms by which populations can be stabilized (and destabilized) by diversity is needed.
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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 | 0,090 | 0,135 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».