No evidence for a positive correlation between abundance and range size in birds along a New Guinean elevational gradient
Notice bibliographique
Résumé
A general pattern in biogeography is that species with high local abundances tend to have large geographic ranges, while species with low local abundances have small ranges. However, many tropical biotas do not show positive abundance–range–size correlations, potentially because eco-climatic stability in the tropics promotes specialisation or because density compensation permits some higher-elevation species to be both abundant and small-ranged. I explored these ideas by studying the abundance–range-size correlation for 37 species of small-bodied understorey New Guinean birds that live along a reef-to-ridgetop elevational gradient. Abundance (capture rates) is not related to range size (elevational breadth) in this dataset. In fact, when conducting phylogenetic regressions, abundance is significantly negatively related to range size. Because species’ abundances do not systematically vary as a function of elevational zone, this pattern is not due to density compensation. Instead, elevational specialisation appears to explain the abundance–range-size correlation, interspecific competition being an important driver of elevational specialisation. If specialised taxa are sometimes able to achieve high local abundances compared to broader-ranged taxa, specialisation may break any consistent association between abundance and range size. Further studies are necessary to test the generality of this explanation.
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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 | 0,000 | 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) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».