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Enregistrement W2750408210 · doi:10.1146/annurev-ecolsys-110316-022936

Spatially Explicit Metrics of Species Diversity, Functional Diversity, and Phylogenetic Diversity: Insights into Plant Community Assembly Processes

2017· article· en· W2750408210 sur OpenAlexaff
Thorsten Wiegand, María Uriarte, Nathan J. B. Kraft, Guochun Shen, Xugao Wang, Fangliang He

Notice bibliographique

RevueAnnual Review of Ecology Evolution and Systematics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuadratSpatial ecologyEcologyNull modelGamma diversityPhylogenetic diversityTemporal scalesSpatial analysisSpecies diversityCommunity structureScale (ratio)Alpha diversityPhylogenetic treeBiologyGeographyCartographyRemote sensing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Spatial processes underlie major species coexistence mechanisms. A range of spatial analysis techniques are increasingly applied to data of fully mapped communities to quantify spatial structures in species and phylogenetic and functional diversity at some given spatial scale with the goal of gaining insights into processes of community assembly and dynamics. We review these techniques, including spatial point pattern analysis, quadrat-based analyses, and individual-based neighborhood models, and provide a practical roadmap for ecologists in the analysis of local spatial structures in species and phylogenetic and functional diversity. We show how scale-dependent metrics of spatial diversity can be used in concert with ecological null models, statistical models, and dynamic community simulation models to detect spatial patterns, reveal the influence of the biotic neighborhood on plant performance, and quantify the relative contribution of species interactions, habitat heterogeneity, and stochastic processes to community assembly across scale. Future works should integrate these approaches into a dynamic spatiotemporal framework.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,213 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations87
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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