Effects of body mass, climate, geography, and census area on population density of terrestrial mammals
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim The aim of this study was to investigate the effects of climate, geography, census area and the distribution of body mass on the mass : density relationship in terrestrial mammal populations. Location The areas covered include most major terrestrial biomes including the tropics, savannas, and temperate forests. Method Data on population density and body mass from 827 populations belonging to 330 different terrestrial mammal species were derived from a review of the literature. Results LOWESS and polynomial regression analysis indicated that the overall mass : density relationship on log‐log scales was not linear and that the slope of this relationship behaves differently across the range of body mass. Body mass explained between 37 and 67% of the variability in population density depending upon the dietary category or the biome group. We also developed two multivariate models that can explain up to 65% of the variability in population density in terrestrial mammals. We also tested for a confounding effect of census area on the mass : density relationship on log‐log scales in terrestrial mammals. Conclusions Our findings support previous studies suggesting that body mass is a major predictor of the variance in population density in terrestrial mammals. We suggest that the non‐linearity of the mass : density relationship may result from the fact that the overall distribution of body mass is a mixture of distributions across dietary groups and biomes. In contrast to body mass, our results indicate that climatic and geographical factors have a minor effect on population density. Although census area was closely correlated with body mass, body mass was generally a better predictor of population density than was census area.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».