Average functional distinctness as a measure of the composition of assemblages
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Somerfield, P. J., Clarke, K. R., Warwick, R. M., and Dulvy, N. K. 2008. Average functional distinctness as a measure of the composition of assemblages. – ICES Journal of Marine Science, 65: 1462–1468. Indices are used to quantify change in the environment by reducing aspects of environmental complexity to numbers. Biodiversity indices are typically calculated using the numbers of species and their relative abundances. A recent advance has been the development of additional measures of diversity, such as phylogenetic diversity, based on relationships between organisms. The emerging paradigms of the importance of biodiversity to ecosystem services and the ecosystem approach to fishery management could be well served by the development of indicators of ecosystem functioning. We discuss how relatedness measures may be adapted to quantify aspects of community structure of relevance to ecosystem functioning, by combining information on species’ occurrence, life history, and ecological traits. We present an index that reflects average functional distinctness within assemblages. We illustrate the approach using North Sea fish. Results reveal that average functional distinctness is not independent of taxonomic distinctness. This is expected, but the weakness of the relationship suggests that both indices may prove useful, because they are not constrained to convey the same information about samples. Both indices are shown to be weakly related to species richness, which was not expected. This is a consequence of differences in the frequencies of occurrence among species.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».