The integration of the small‐island effect and nestedness pattern
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim The small‐island effect (SIE) and nestedness are two important patterns in the fields of island biogeography and community ecology. However, to date, no study has tried to integrate the SIE and nestedness pattern. Therefore, the aim of this study was to integrate these two biogeographical patterns by proposing a new integrative hypothesis. The integrative hypothesis posits that the degree of nestedness of the large island matrix will be larger than that of the small island matrix split by the threshold of the SIE. Location Global. Taxon Plants, invertebrates and vertebrates. Methods We compiled 219 global datasets with both the presence‐absence matrices and the variables of area and species richness. We also collected six island characteristics influencing the SIE and nestedness patterns, that is island type, taxonomic group, area range, the number of islands, species range and matrix fill. We applied breakpoint regressions to detect SIEs and used the metric NODF (Nestedness metric based on Overlap and Decreasing Fill) to quantify nestedness. We then employed logistic regressions and an information‐theoretic approach to determine which combination of island characteristics was important in determining whether the integrative hypothesis was supported. Results Among the 92 datasets in which SIEs were unambiguously detected, nestedness analyses showed that in 64 cases (69.6%) the values of NODFc (nestedness among sites) for the large island matrices were larger than those of the small island matrices. Matrix fill and area range were substantially important in determining whether the integrative hypothesis was supported. By contrast, island type, taxonomic group, the number of islands and species range received considerably less support. Main Conclusions Our study was the first to integrate the SIE and nestedness pattern. Overall, we found prevalent support for our integrative hypothesis. The integration of the SIE and nestedness provides new and interesting insights into these two biogeographical patterns.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».