Dos and don'ts when inferring assembly rules from diversity patterns
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim More than ever, ecologists seek to understand how species are distributed and have assembled into communities using the “filtering framework”. This framework is based on the hypothesis that local assemblages result from a series of abiotic and biotic filters applied to regional species pools and that these filters leave predictable signals in observed diversity patterns. In theory, statistical comparisons of expected and observed patterns enable data‐driven tests of assembly processes. However, so far this framework has fallen short in delivering generalizable conclusions, challenging whether (and how) diversity patterns can be used to characterize and understand underlying assembly processes better. Methods By synthesizing the previously raised critiques and suggested solutions in a comprehensive way, we identify 10 pitfalls that can lead to flawed interpretations of α‐diversity patterns, summarize solutions developed to circumvent these pitfalls and provide general guidelines. Results We find that most issues arise from an overly simplistic view of potential processes that influence diversity patterns, which is often motivated by practical constraints on study design, focal scale and methodology. We outline solutions for each pitfall, such as methods spanning over spatial, environmental or phylogenetic scales, and suggest guidelines for best scientific practices in community ecology. Among key future challenges are the integration of mechanistic modelling and multi‐trophic interactions. Main conclusions Our conclusion is that the filtering framework still holds promise, but only if researchers successfully navigate major pitfalls, foster the integration of mechanistic modelling and multi‐trophic interactions and directly account for uncertainty in their conclusions.
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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 | 0,001 |
| 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 ».