Testing models of biological scaling with mammalian population densities
Notice bibliographique
Résumé
Two hypotheses have been suggested to explain the form of interspecific scaling of organismal characteristics to body size, such as the well-known increase in total metabolism with body mass. A hypothesis based on simple Euclidean geometry suggests that the scaling of many biological variables to body size should have a scaling exponent of 2/3, or [Formula: see text]0.667. On the other hand, according to a hypothesis based on fractal dimensions, the relationship between biological variables and body mass should have a scaling exponent of 0.750. We conducted a power analysis of the predicted exponents of scaling under the Euclidean and fractal hypotheses, using average adult body masses and population densities collected from the published literature on mammalian species. The collected data reflect 987 mammal populations from a broad variety of terrestrial habitats. Using statistical methods we determined the sample sizes required to decide between the values of the scaling exponent of the density-to-mass relationship based on the Euclidean (0.667) and fractal (0.750) hypotheses. Non-linearities in the dataset and insufficient power plagued our tests of the predictions. We found that mammalian species weighing less than 100 kg had a linear scaling pattern, sufficient power to reveal a difference between the scaling coefficients 0.667 and 0.750, and an actual scaling coefficient of 0.719 (barely significantly different from 0.667 but not from 0.750). Thus, our results support the fractal hypothesis, though the support was not particularly strong, which suggests that the relationship between body mass and population density should have a scaling exponent of 0.750.
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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 | 0,040 | 0,211 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».