Realistic simulation of the effects of abundance distribution and spatial heterogeneity on non-parametric estimators of species richness
Notice bibliographique
Résumé
: Several non-parametric estimators have been proposed for estimating species richness from a spatial sample. While the label non-parametric may suggest that a method makes few assumptions, these estimators are known to rely on a homogeneous community with certain abundance distributions. In this paper we simulate the effect of different abundance distributions (geometric series, log-normal, and broken-stick models) and of different types of spatial heterogeneity (species-specific aggregation, gradients, and an edge effect) on the performance of four non-parametric estimators of species richness for presence-absence data (Jack1, Jack2, Chao2, and ICE). In order to focus on parameter settings likely to be encountered in real communities, we derived simulation parameters from real data from four agricultural habitat types in central Switzerland. Based on an ANOVA of relative bias, all estimators failed for communities simulated under the geometric model and were considerably affected by a simulated edge effect, but species-specific aggregation, an environmental gradient, and differences between community types had little effect on estimator performance. Species abundance distribution and spatial heterogeneity influence estimator performance by decreasing the proportion of species represented in the sample, which may be counteracted by adapting the sampling design. For reasonably complete samples, Chao2 was the least biased, but suffered from a large variance, as did Jack2. We recommend using the first order jackknife Jack1 or the incidence-based coverage estimator ICE, but only for samples that contain at least 80% of the species.
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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 | 0,005 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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; 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 ».