Supplementary material from "Marine subsidies mediate patterns in avian island biogeography"
Notice bibliographique
Résumé
The classical theory of island biogeography (TIB), which predicts species richness using island area and isolation, has been expanded to include contributions from marine subsidies, i.e. subsidized island biogeography (SIB) theory. We tested the effects of marine subsidies on species diversity and population density on productive temperate islands, evaluating SIB predictions previously untested at comparable scales and subsidy levels. We found that the diversity of terrestrial breeding bird communities on 91 small islands (approx. 0.0001–3 km2) along the Central Coast of British Columbia, Canada were correlated most strongly with island area, but also with marine subsidies. Species richness increased and population density decreased with island area, but isolation had no measurable influence. Species richness was negatively correlated with marine subsidy, measured as forest-edge soil δ15N. Density, however, was higher on islands with higher marine subsidy, and a negative interaction between area and subsidy indicates that this effect is stronger on smaller islands, offering some support for SIB. Our study emphasizes how subsidies from the sea can shape diversity patterns on islands and can even exceed the importance of isolation in determining species richness and densities of terrestrial biota.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,741 | 0,189 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».