A critical analysis of the ubiquity of linear local–regional richness relationships
Notice bibliographique
Résumé
Synthesis Despite theoretical criticisms, the ubiquity of linear relationships between local and regional species richness has long been used to justify it as a valid framework to conclude that local communities are not saturated with species. However, we reanalyzed published studies with a new unbiased method and found no prevalence of linear relationships and more than 40% of misclassifications, including textbook examples. We thus conclude that the prevailing argument in favor of associating a valid ecological interpretation to local–regional species richness plots, its ubiquity, is not sustained, and that ecologists could use for instance metacommunity theory to make inference on the strength of local and regional processes. Identifying the relative importance of regional and local processes to local species diversity is a central issue to many questions in basic and applied ecology. One widely‐used method is to plot local species richness against its regional richness to infer whether regional or local processes determine local diversity. However, this method increases the tendency to find regional prevalence as suggested by a recent simulation. We reanalyzed studies in the literature with an unbiased method and found no prevalence of either regional or local processes. In addition, almost 40% of the studies and 50% of the ecology textbook examples using the traditional method were misclassified. Our findings reinforce the need of alternative, novel tools identified by for instance metacommunity theory to go beyond the studies of local–regional relationships in the ecological literature that focus on the interdependence of regional and local processes.
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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 | 0,159 | 0,558 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,006 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 ».