Characterizing biotic interactions within the Order Lagomorpha using Joint Species Distribution Models at 3 different spatial scales
Notice bibliographique
Résumé
Species Distribution Models (SDMs) rarely incorporate biotic interactions, even though the latter may have great impacts on biogeographical patterns, because interactions can be difficult to model in time and space. In addition, the resolution of input data can have dramatic effects on results, with coarser resolutions unlikely to capture climatic variation at small scales, particularly in mountainous regions. Joint SDMs can be used to explore distributions of multiple, coexisting species and characterize modeled biotic interactions; however, the influence of scale on predictions is yet to be tested. We produced Joint SDMs for European lagomorph species at 3 hierarchical resolutions and calculated residual and environmental correlations that could explain why species may or may not co-occur, thereby suggesting biotic interactions. European lagomorph species exhibited similar environmental and biotic responses at all 3 resolutions (50 km, 25 km, and 10 km), with models at finer resolutions producing more precise estimates but requiring considerable computing time. The majority of pairwise residual responses were negative, indicating that European lagomorph species co-occur less than expected given their similarity in environmental responses, and suggesting modeled biotic interactions consistent with those reported in the literature. Fine-scale data and models offer greater precision but are not always necessary for multispecies models. However, caution is advised when inferring biotic interactions using data and models based on a coarser scale.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».