Diversity Patterns in Iberian <I>Calathus</I> (Coleoptera, Carabidae: Harpalinae): Species Turnover Shows a Story Overlooked by Species Richness
Notice bibliographique
Résumé
We assessed the relationships between diversity patterns of Iberian Calathus and current environmental gradients or broad-scale spatial constraints, using 50-km grid cells as sampling units. We assessed the completeness of the inventories using nonparametric estimators to avoid spurious results based on sampling biases. We modeled species richness and beta diversity, using spatial position, and 23 topographical, climatic, and geological variables as predictors in regression and constrained analysis of principal coordinates modeling. Geographical situation does not seem to affect Calathus species richness, because no spatial pattern was detected. The environmental variables only explained 23% of the variation in richness. Spatial and environmental predictors explained a large part of the variation in species composition (58%). The fraction shared by both groups of variables was relatively large, but the pure effect of each model was still important. Our results show that it is necessary to assess the completeness of inventories to avoid drawing false conclusions. Also, Iberian Calathus represent a clear example of the need for combined analyses of species richness and beta diversity patterns, because the lack of patterns in the former does not imply the invariance of biotic communities.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».