The importance of accounting for imperfect detection when estimating functional and phylogenetic community structure
Notice bibliographique
Résumé
Incorporating imperfect detection when estimating species richness has become commonplace in the past decade. However, the question of how imperfect detection of species affects estimates of functional and phylogenetic community structure remains untested. We used long-term counts of breeding bird species that were detected at least once on islands in a land-bridge island system, and employed multi-species occupancy models to assess the effects of imperfect detection of species on estimates of bird diversity and community structure by incorporating species traits and phylogenies. Our results showed that taxonomic, functional, and phylogenetic diversity were all underestimated significantly as a result of species' imperfect detection, with taxonomic diversity showing the greatest bias. The functional and phylogenetic structure calculated from observed communities were both more clustered than those from the detection-corrected communities due to missed distinct species. The discrepancy between observed and estimated diversity differed according to the measure of biodiversity employed. Our study demonstrates the importance of accounting for species' imperfect detection in biodiversity studies, especially for functional and phylogenetic community ecology, and when attempting to infer community assembly processes. With datasets that allow for detection-corrected community structure, we can better estimate diversity and infer the underlying mechanisms that structure community assembly, and thus make reliable management decisions for the conservation of biodiversity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».