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Enregistrement W2801506894 · doi:10.1111/ele.12941

The more‐individuals hypothesis revisited: the role of community abundance in species richness regulation and the productivity–diversity relationship

2018· review· en· W2801506894 sur OpenAlexfundno aff
David Štorch, Eliška Bohdalková, Jordan G. Okie

Notice bibliographique

RevueEcology Letters · 2018
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPontificia Universidad Católica de ChileUniversidad de ChileMcGill UniversityUniverzita Karlova v PrazeGrantová Agentura České RepublikySanta Fe Institute
Mots-clésSpecies richnessEcologyAbundance (ecology)ProductivityDiversity (politics)Species diversityCommunityBiologyBiodiversityGeographyEcosystemEconomicsSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Species richness increases with energy availability, yet there is little consensus as to the exact processes driving this species-energy relationship. The most straightforward explanation is the more-individuals hypothesis (MIH). It states that higher energy availability promotes a higher total number of individuals in a community, which consequently increases species richness by allowing for a greater number of species with viable populations. Empirical support for the MIH is mixed, partially due to the lack of proper formalisation of the MIH and consequent confusion as to its exact predictions. Here, we review the evidence of the MIH and evaluate the reliability of various predictions that have been tested. There is only limited evidence that spatial variation in species richness is driven by variation in the total number of individuals. There are also problems with measures of energy availability, with scale-dependence, and with the direction of causality, as the total number of individuals may sometimes itself be driven by the number of species. However, even in such a case the total number of individuals may be involved in diversity regulation. We propose a formal theory that encompasses these processes, clarifying how the different factors affecting diversity dynamics can be disentangled.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations363
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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