A conditional probability index to quantify the amplitude and the direction of spatiotemporal changes in communities
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Monitoring and mapping species diversity using indicators can allow the detection of changes in communities. Conclusions regarding these changes greatly depend on the choice of indicator. Here, we propose a new metric, the distance biochange index ( D BCI ), that enables the characterization and quantification of both the level and direction of change in biological communities relative to a given reference state. The proposed metric uses conditional probabilities to assess the probability of observing a complete change in a given community and can be decomposed into four conditional probabilities of change: no change, complete change in species composition only, complete change in species richness only, and complete change in both species composition and richness. In this study, we compared the properties of D BCI and BCI, a similarity version of D BCI , with those of other widely used indices. We also proposed a new approach, based on the use of partial derivatives, to assess the sensitivity of six similarity indices over a wide range of contrasting scenarios of change. Finally, we extended the application of D BCI to a simulated case study of the predicted evolution of suitable habitats for 20 species under climate change. Results from this simulation demonstrated that D BCI provides an accurate assessment of the level and direction of change. Results also show that D BCI can be used to reflect the effect of ecological gradients on species composition and species richness in biological communities.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,012 | 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 ».