Habitat amount, habitat heterogeneity, and their effects on arthropod species diversity
Notice bibliographique
Résumé
Not all studies have empirically supported the model that predicts a positive relationship between habitat heterogeneity and biodiversity. We hypothesized that these different results stem from the methods used to assess habitat heterogeneity; many studies used variables that are somewhat correlated in nature and measure 2 different features of the environment: a) the number of structure types (habitat heterogeneity) and b) the number of structures, disregarding their types (habitat amount). We tested this hypothesis with a single experiment that assigned orthogonal values of habitat heterogeneity and habitat amount to artificial environments located on the floor of a forest remnant. We statistically controlled the number of individuals in each environment to prevent a random sample effect. We used the number of arthropod morphospecies present in the environments after 60 d as our dependent variable. The results indicate that habitat heterogeneity had no significant effect on species richness, while habitat amount showed a positive effect when the number of individuals was not controlled. Neither habitat heterogeneity nor habitat amount affected species richness when the number of individuals was controlled. We conclude that conflicting results in previous tests of the heterogeneity model could stem from conceptual and methodological problems in experimental conception. We suggest that further studies distinguish between heterogeneity and area effects, design proper controls for different effects, and consider the spatial scale of the ecological processes that influence species diversity.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».