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Enregistrement W2148516513 · doi:10.1890/04-1449

THE LOCAL–REGIONAL RELATIONSHIP: IMMIGRATION, EXTINCTION, AND SCALE

2005· article· en· W2148516513 sur OpenAlexaff
Fangliang He, Kevin J. Gaston, Edward F. Connor, Diane S. Srivastava

Notice bibliographique

RevueEcology · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRural development and sustainability
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExtinction (optical mineralogy)ImmigrationEcologyScale (ratio)GeographyEconomic geographyGeologyBiologyCartographyPaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While local processes (e.g., competition, predation, and disturbance) presumably cause species exclusion and thus limit diversity in individual communities, regional processes (e.g., historical events, immigration, and speciation) are assumed to provide a source of species to colonize and thus enrich local communities. Ecologists have attempted to distinguish between these two sets of processes using graphical evidence for local assemblage saturation. However, such efforts have been controversial and are antithetical to the fact that local diversity bears an imprint of both. We examine the local–regional species richness relationship from the perspective of the theory of island biogeography and develop a model that can produce the full range of observed local–regional richness relationships from linear to curvilinear. Importantly, unlike previous models, we do not require species interactions to produce the curvilinear pattern. Curvilinear relationships arise if per-species stochastic extinction rates are substantially higher than colonization rates, while linear relationships result if colonization rates are higher than extinction rates. Because we also show that merely changing the sampling scale can make local–regional relationships appear either saturated or unsaturated, an inference of ecological processes, derived solely from local–regional relationships, is unwarranted.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,196 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations134
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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