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Enregistrement W2318703994 · doi:10.1111/geb.12451

A neutral‐metabolic theory of latitudinal biodiversity

2016· article· en· W2318703994 sur OpenAlexaff
Derek P. Tittensor, Boris Worm

Notice bibliographique

RevueGlobal Ecology and Biogeography · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEvolution and Genetic Dynamics
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpecies richnessEcologyBiodiversityHabitatBiological dispersalGenetic algorithmEcosystemBiologyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Aim Latitudinal gradients of species richness represent Earth's first‐order biodiversity pattern. Most species groups display a near‐monotonic decline in richness from the equator to the poles, yet there exists little mechanistic theory to derive such patterns from first principles. Here we integrate two key advances – neutral theory and the metabolic theory of ecology – to reconstruct global species richness gradients and test underlying causes. Location Simulated global meta‐community. Methods We constructed a spatially explicit global meta‐community with constant per capita rates of disturbance, speciation and dispersal. No gradient emerged in this neutral base model. Focusing on the oceans as a model system, we added a water temperature gradient of 0–30°C that independently affected rates of community turnover and speciation based on established metabolic scaling laws. We also added a gradient in habitat area that roughly parallels the observed decrease in ocean area from tropical to polar waters. Results Thermal effects on the community turnover rate caused a transient latitudinal gradient that ultimately disappeared. Thermal effects on speciation produced a dynamically stable but relatively weak gradient. Increasing habitat area towards the equator in combination with thermal effects on speciation rate produced a more realistic gradient that emerged from the combined effects of species–area and species–energy theory. Main conclusions This reasonably simple model provides a platform to explore support for processes underpinning large‐scale biodiversity gradients, and the ability of prominent ecological theories, independently or in combination, to capture them.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,253

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,200 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations41
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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