Do metacommunity mass effects predict changes in species incidence and abundance?
Notice bibliographique
Résumé
Metacommunity matrices contain data on species incidence or abundance across sites, compactly portraying community composition and how it varies over sites. We constructed models based on an initial metacommunity matrix of either species incidence or abundance to test whether such data suffice to predict subsequent changes in incidence or abundance at each site. The models reflect both species and site mass effects in using products of the row and column totals to predict the incidence or abundance of each species expected at each site. We tested these models against empirical data on vascular plant incidence and abundance collected from two sets of forested sites in both the 1950s and 2000s. Predictions from these models parallel observed changes in species incidence and abundance in these distinctly different metacommunities and differ greatly from null model predictions. The abundance model shows greater power than the incidence model reflecting its higher information content. Predictions were more accurate for the more diverse forests of southern Wisconsin that are changing quickly in response to succession and fragmentation. Simulations show that these results are robust but sensitive to sampling intensity. Because these models require no data on site conditions or species’ characteristics, they provide a useful baseline to assess more complex models based on species’ functional traits, local site conditions, or landscape context. They may also prove useful to conservation biologists seeking to predict local population declines and extinction risks.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».