MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2517241930 · doi:10.1111/geb.12494

On empty islands and the small‐island effect

2016· article· en· W2517241930 sur OpenAlexafffund
Yanping Wang, Virginie Millien, Ping Ding

Notice bibliographique

RevueGlobal Ecology and Biogeography · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIsotope Analysis in Ecology
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of ChinaMcGill University
Mots-clésInsular biogeographyGeneralitySmall islandGeographyBiogeographyEcologyBiologyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Aim The small‐island effect (SIE) has become a widely accepted part of the theoretical framework of island biogeography. A major criticism of SIE studies is the exclusion of empty islands from analyses. However, the generality and underlying factors determining the role of empty islands in generating SIEs remain obscure because few published datasets include islands with no species. The aim of this study was thus to evaluate the prevalence and underlying factors determining the role of empty islands in generating SIEs. Location Global. Methods We compiled 278 datasets that included empty islands. For each dataset, we compared the fit of a logarithmic model with two breakpoint models separately for all the islands and for datasets excluding empty islands to determine the role of empty islands in generating SIEs. We then employed multinomial logistic regressions and an information‐theoretic approach to determine which combination of island characteristics was important in determining the role of empty islands in generating SIEs. Results Among 211 datasets with adequate fits, the exclusion of empty islands changed the evidence for an SIE in 68 cases (32.2%). SIEs were quite prevalent, both for all the islands (104 cases, 49.3%) and for datasets excluding empty islands (73 cases, 34.6%). Our results were not consistent with the hypothesis that excluding empty islands would increase the evidence for an SIE. Model selection and relative variable importance indicated that the number of empty islands, the minimum area of empty islands and area ratio were important variables that determined the role of empty islands in generating SIEs. Main conclusions Our study demonstrates that the effect of empty islands in generating SIEs is quite prevalent. The exclusion of empty islands is thus an important methodological shortcoming for the detection of SIEs. We conclude that, for the robust detection of SIEs, empty islands should not be excluded in future studies.

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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,661

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,002
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,184 · 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

Citations60
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGlobal Ecology and BiogeographyMême sujetIsotope Analysis in EcologyTravaux en français237 207