Estimating partial regulation in spatiotemporal models of community dynamics
Notice bibliographique
Résumé
Niche-based approaches to community analysis often involve estimating a matrix of pairwise interactions among species (the "community matrix"), but this task becomes infeasible using observational data as the number of modeled species increases. As an alternative, neutral theories achieve parsimony by assuming that species within a trophic level are exchangeable, but generally cannot incorporate stabilizing interactions even when they are evident in field data. Finally, both regulated (niche) and unregulated (neutral) approaches have rarely been fitted directly to survey data using spatiotemporal statistical methods. We therefore propose a spatiotemporal and model-based approach to estimate community dynamics that are partially regulated. Specifically, we start with a neutral spatiotemporal model where all species follow ecological drift, which precludes estimating pairwise interactions. We then add regulatory relations until model selection favors stopping, where the "rank" of the interaction matrix may range from zero to the number of species. A simulation experiment shows that model selection can accurately identify the rank of the interaction matrix, and that the identified spatiotemporal model can estimate the magnitude of species interactions. A 40-yr case study for the Gulf of St. Lawrence marine community shows that recovering grey seals have an unregulated and negative relationship with demersal fishes. We therefore conclude that partial regulation is a plausible approximation to community dynamics using field data and hypothesize that estimating partial regulation will be expedient in future analyses of spatiotemporal community dynamics given limited field data. We conclude by recommending ongoing research to add explicit models for movement, so that meta-community theory can be confronted with data in a spatiotemporal statistical framework.
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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) | 0,001 | 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 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 ».