Estimating species pools for a single ecological assemblage
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: ). In this study, based on limited local abundance information, we developed a simple method to estimate the area size and richness of a species pool for a local ecological community. The method involves two steps. In the first step, parameters from a truncated negative trinomial model characterizing the distributional aggregation of all species (i.e., non-random species distribution) in the local community were estimated. In the second step, we assume that the unseen species in the local community are most likely the rare species, only found in the remaining part of the species pool, and vice versa, if the remaining portion of the pool was surveyed and was contrasted with the sampled area. Therefore, we can estimate the area size of the pool, as long as an abundance threshold for defining rare species is given. Since the size of the pool is dependent on the rarity threshold, to unanimously determine the pool size, we developed an optimal method to delineate the rarity threshold based on the balance of the changing rates of species absence probabilities in the sampled and unsampled areas of the pool. RESULTS: forest plot was nearly the entire island. Accordingly, tree species richness in this pool was estimated as around 360. When the sampling size was smaller, the upper bound of the 95% confidence interval could reach 418, which was very close to the flora record of tree richness for the island. A numerical test further demonstrated the power and reliability of the proposed method, as the true values of area size and species richness for the hypothetical species pool have been well covered by the 95% confidence intervals of the true values. CONCLUSIONS: Our method fills the knowledge gap on estimating species pools for a single local ecological assemblage with little information. The method is statistically robust and independent of sampling size, as proved by both empirical and numerical tests.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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 découle