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Enregistrement W3128355020 · doi:10.1111/oik.07202

A conceptual guide to measuring species diversity

2021· article· en· W3128355020 sur OpenAlexaff
Michael Roswell, Rachael Winfree

Notice bibliographique

RevueOikos · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpecies richnessDiversity indexEcologySpecies diversityDiversity (politics)Alpha diversityRelative species abundanceGamma diversityMetric (unit)Abundance (ecology)Sampling (signal processing)Beta diversityStatisticsBiologyComputer scienceMathematicsSociologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Three metrics of species diversity – species richness, the Shannon index and the Simpson index – are still widely used in ecology, despite decades of valid critiques leveled against them. Developing a robust diversity metric has been challenging because, unlike many variables ecologists measure, the diversity of a community often cannot be estimated in an unbiased way based on a random sample from that community. Over the past decade, ecologists have begun to incorporate two important tools for estimating diversity: coverage and Hill diversity. Coverage is a method for equalizing samples that is, on theoretical grounds, preferable to other commonly used methods such as equal‐effort sampling, or rarefying datasets to equal sample size. Hill diversity comprises a spectrum of diversity metrics and is based on three key insights. First, species richness and variants of the Shannon and Simpson indices are all special cases of one general equation. Second, richness, Shannon and Simpson can be expressed on the same scale and in units of species. Third, there is no way to eliminate the effect of relative abundance from estimates of any of these diversity metrics, including species richness. Rather, a researcher must choose the relative sensitivity of the metric towards rare and common species, a concept which we describe as ‘leverage.' In this paper we explain coverage and Hill diversity, provide guidelines for how to use them together to measure species diversity, and demonstrate their use with examples from our own data. We show why researchers will obtain more robust results when they estimate the Hill diversity of equal‐coverage samples, rather than using other methods such as equal‐effort sampling or traditional sample rarefaction.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil0,234

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,009
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0060,010
Science ouverte0,0050,003
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0700,035

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,204 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations770
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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