Trait matching and sampling effort shape the structure of the frugivory network in Afrotropical forests
Notice bibliographique
Résumé
Frugivory in tropical forests is a major ecological process as most tree species rely on frugivores to disperse their seeds. However, the underlying mechanisms driving frugivore-plant networks remain understudied. Here, we evaluate the data available on the Afrotropical frugivory network to identify structural properties, as well as assess knowledge gaps. We assembled a database of frugivory interactions from the literature with > 10 000 links, between 807 tree and 285 frugivore species. We analysed the network structure using a block model that groups species with similar interaction patterns and estimates interaction probabilities among them. We investigated the species traits related to this grouping structure. This frugivory network was simplified into 14 tree and 14 frugivore blocks. The block structure depended on the sampling effort among species: Large mammals were better-studied, while smaller frugivores were the least studied. Species traits related to frugivory were strong predictors of the species composition of blocks and interactions among them. Fruits from larger trees were consumed by most frugivores, and large frugivores had higher probabilities to consume larger fruits. To conclude, this large-scale frugivory network was mainly structured by species traits involved in frugivory, and as expected by the distribution areas of species, while still being limited by sampling incompleteness.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».