Correction: Immigration, Local Dispersal Limitation, and the Repeatability of Community Composition under Neutral and Niche Dynamics
Notice bibliographique
Résumé
Repeatability of community composition has been a critical aspect for community structure, which is closely associated with community stability, predictability, conservation biology and ecological restoration.It has been shown that both immigration and local dispersal limitation can affect the community composition in both neutral and niche model.Hence, we use a spatially explicit individual-based model to investigate the potential influence of immigration rate and strength of local dispersal limitation on repeatability in both neutral and niche models.Similarity measures are used to quantify repeatability.We examine the repeatability of community composition among replicate communities (which means the same community repeats many times), and between niche and neutral replicate communities.We find the correlation between repeatability and immigration rate is positive in the neutral model and an inverted unimodal in the niche model.The correlation between repeatability and local dispersal distance is positive in the niche model and negative in the neutral model.High repeatability between niche communities and neutral communities is observed with high immigration rates or when high local dispersal distance appears in the niche model or low local dispersal distance in the neutral model.Our results show that repeatability of community composition is not only dependent on the types of community models (niche vs. neutrality) but also strongly determined by immigration rates and local dispersal limitation.
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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 | 0,013 | 0,208 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,144 | 0,017 |
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 ».