Multiple links between species diversity and temporal stability in bird communities across North America
Notice bibliographique
Résumé
Background: In experimental systems, the temporal stability of entire ecological communities usually increases with the number of species (called ‘species richness’). In contrast, ecology has not discovered the pattern of stability with the complement of richness, which is evenness of species abundances. The job has been more difficult because many measures of species diversity combine richness with evenness. Questions: Does the correlation of richness with stability occur in natural systems? What is the relationship of evenness to stability? Does diversity increase or decrease the stability of individual species populations? What mechanisms explain the relationships, if any, between diversity and stability? Data: The 1966–2009 results of 1676 North American Breeding Bird (BBS) survey routes across the USA and Canada. Altogether, 617 bird species were registered with an average of 105 species observed per route. Climate variables were taken from the US National Oceanic and Atmospheric Administration, and Climate Services Canada databases. Analytical methods: Disentangle richness from evenness and study their separate effects on stability. Perform statistical analysis of biological variables developed from the BBS data. Control for biological and climatic influences. Results: Both the number of bird species and the evenness of their distributions positively affect the stability of entire bird communities. But richness and evenness do so through a contrasting set of mechanisms. Also, richness and evenness both positively affect the stability of individual populations. The link between evenness and mean population stability can be partly, but not completely, explained in terms of a previously established relationship between the mean and variance of abundance known as Taylor’s Law.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».