Crossing the (Wallace) line: local abundance and distribution of mammals across biogeographic barriers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Past and ongoing vertebrate introductions threaten to rearrange ecological communities in the Indo‐Malay Archipelago, one of Earth's most biodiverse regions. But the consequences of these translocations are difficult to predict. We compared local abundance and distributions in four tropical mammal lineages that have crossed from Asia to Wallacea or New Guinea. The local abundance of macaques (Macaca spp.), which naturally crossed Wallace's Line, was higher in Sulawesi (east of the line; mean = 3.7 individuals per camera station, 95% CI = 2.2: 5.1) than in Borneo (west of the line; mean = 1.1, CI = 0.8: 1.4), but the local abundance of Malay civets (Viverra tangalunga), Rusa deer, and Sus pigs was similar in their native ranges and where they had been introduced by humans east of Wallace's Line. Proximity to rivers increased Malay Civet local abundance and decreased the local abundance of pigs in parts of their introduced ranges (Maluku and New Guinea, respectively), while having no effect on local abundance in their native ranges (Borneo) or other areas where they have been introduced (Sulawesi). That local abundance was higher east of Wallace's Line in just one of four mammal lineages is consistent with findings from plant invasions, where most species have similar abundance in their native and introduced ranges. However, species’ ecology may change as they enter new communities, for example, their patterns of abundance at local scales. This could make it difficult to predict community structure in the face of ongoing species introductions.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 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 ».