Notice bibliographique
Résumé
Accurate description of spatial distribution of species is essential for correctly modeling macroecological patterns and thus to infer mechanisms of species coexistence. The Poisson and negative binomial distribution (NBD) are most widely used to respectively model random and aggregated distributions of species in infinitely large areas. As a finite version of the Poisson distribution, the binomial distribution is used to model random distribution of species populations in finite areas. Despite that spatial aggregation is the most widespread pattern and no species in nature are distributed in infinitely large areas, no model is currently available to describe spatial aggregation for species distributed in finite areas. Here we develop a finite counterpart of the NBD to model aggregated species in finite landscapes. Similar to the NBD, this new model also has a parameter k measuring spatial aggregation. When k --> infinity, this model becomes the binomial distribution; when study area approaches infinite, it becomes the NBD. This model was extensively evaluated against the distributions of over 300 tree species in a 50-ha stem-mapping plot from Barro Colorado Island, Panama. The results show that when sampling area is small (relative to the study area), the new model and the NBD are of little difference. But the former correctly models spatial distribution at the finite limit at which the NBD fails. We reveal serious theoretical pathologies by using infinite models to approximate finite distribution and show the theoretical and practical advantages for using the new finite model for modeling species-area relationships, species occupancy and spatial distribution of rare species.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».