Demographic trade-offs determine species abundance and diversity
Notice bibliographique
Résumé
AimsMuch recent theory has focused on the role of neutral processes in assembling communities, but the basic assumption that all species are demographically identical has found little empirical support.Here, we show that the framework of the current neutral theory can easily be generalized to incorporate species differences so long as fitness equivalence among individuals is maintained through trade-offs between birth and death. MethodsOur theory development is based on a careful reformulation of the Moran model of metacommunity dynamics in terms of a non-linear one-step stochastic process, which is described by a master equation. Important FindingsWe demonstrate how fitness equalization through demographic trade-offs can generate significant macroecological diversity patterns, leading to a very different interpretation of the relation between Fisher's a and Hubbell's fundamental biodiversity number.Our model shows that equal fitness (not equal demographics) significantly promotes species diversity through strong selective sieving of community membership against high-mortality species, resulting in a positive association between species abundance and per capita death rate.An important implication of demographic trade-off is that it can partly explain the excessively high speciation rates predicted by the neutral theory of the stronger symmetry.Fitness equalization through demographic trade-offs generalizes neutral theory by considering heterospecific demographic difference, thus representing a significant step toward integrating the neutral and niche paradigms of biodiversity.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».