Can morphological traits explain species‐specific differences in meta‐analyses? A case study of forest beetles
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Meta‐analyses have become a valuable tool with which to synthesize effects across studies, but in ecology and evolution, they are often characterized by high heterogeneity, where effect sizes vary between studies. Much of this heterogeneity can be attributed to species‐specific differences in responses to predictor variables. Here, we aimed to incorporate a novel trait‐based approach to explain species‐specific differences in a meta‐analysis by testing the ability of morphological traits to explain why the effectiveness of flight‐intercept trap design varies according to beetle species, a critical issue in forest pest management. An existing morphological trait database for forest beetles was supplemented, providing trait data for 97 species, while data from a previous meta‐analysis on capture rates of bark or woodboring beetles according to different trap designs were updated. We combined these sources by including nine morphological traits as moderators in meta‐analysis models, for five different components of trap design. Traits were selected based on theoretical hypotheses relating to beetle movement, maneuverability, and sensory perception. We compared the performance of morphological traits as moderators versus guild, taxonomic family, and null meta‐analysis models. Morphological traits for the effect of trap type (panel vs. multiple‐funnel) on beetle capture rates improved model fit (AICc), reduced within‐study variance (σ2), and explained more variation (McFadden's pseudo‐R2) compared with null, guild, and taxonomic family models. For example, morphological trait models explained 10% more of the variance (pseudo‐R2) when compared with a null model. However, using traits was less informative to explain how detailed elements of trap design such as surface treatment and color influence capture rates. The reduction of within‐study variance when accounting for morphological traits demonstrates their potential value for explaining species‐specific differences. Morphological traits associated with flight efficiency, maneuverability, and eye size were particularly informative for explaining the effectiveness of trap type. This could lead to improved predictability of optimal trap design according to species. Therefore, morphological traits could be a valuable tool for understanding species‐specific differences in community ecology, but other causes of heterogeneity across studies, such as forest type and structure, require further investigation.
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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 | 0,083 | 0,145 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,050 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».