Beta diversity as the variance of community data: dissimilarity coefficients and partitioning

2013· article· en· 1 504 citations· W2155432052 sur OpenAlex· 10.1111/ele.12141

Pourquoi ce travail est-il dans la base ?

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

Affiliation canadienneUne personne signataire a déclaré un établissement canadien. C'est la seule voie dont dispose la base habituelle.

Organisme subventionnaire canadienUn organisme canadien l'a financé. Le travail peut ne porter aucune affiliation canadienne.

Scores machine (provisoires)

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

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.

Tête enseignante Opus0,023

Tête enseignante GPT0,242

Écart entre enseignants: 0,219 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validation: 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 découle

Résumé

Beta diversity can be measured in different ways. Among these, the total variance of the community data table Y can be used as an estimate of beta diversity. We show how the total variance of Y can be calculated either directly or through a dissimilarity matrix obtained using any dissimilarity index deemed appropriate for pairwise comparisons of community composition data. We addressed the question of which index to use by coding 16 indices using 14 properties that are necessary for beta assessment, comparability among data sets, sampling issues and ordination. Our comparison analysis classified the coefficients under study into five types, three of which are appropriate for beta diversity assessment. Our approach links the concept of beta diversity with the analysis of community data by commonly used methods like ordination and anova. Total beta can be partitioned into Species Contributions (SCBD: degree of variation of individual species across the study area) and Local Contributions (LCBD: comparative indicators of the ecological uniqueness of the sites) to Beta Diversity. Moreover, total beta can be broken up into within- and among-group components by manova, into orthogonal axes by ordination, into spatial scales by eigenfunction analysis or among explanatory data sets by variation partitioning.

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La notice

Revue: Ecology Letters
Thématique: Ecology and Vegetation Dynamics Studies
Domaine: Environmental Science
Établissements canadiens: Université de Montréal
Organismes subventionnaires: Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clés: OrdinationBeta diversityPairwise comparisonMultivariate analysis of varianceStatisticsAlpha diversityComparabilityVariance (accounting)Gamma diversityDiversity indexIndex of dissimilarityMathematicsMultivariate statisticsSampling (signal processing)Species diversityEcologyBiologySpecies richnessComputer scienceFilter (signal processing)
Résumé présent dans OpenAlex: oui
API: /api/v1/works/W2155432052