Controlling for the effects of environmental availability when testing how the environment determines community compositional uniqueness
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Identifying the drivers that promote unique species compositions (i.e. ecological uniqueness) is crucial to understanding the mechanisms underpinning diversity patterns and for effective conservation planning. Environmental conditions are often sampled differentially in datasets, which can lead to rarer environments having unique species compositions, provided that environmental differences increase compositional differences. This effect, however, will be undesirable when a study aims to test the direct impact of environments rather than their availability. We developed an approach to reduce the effects of environmental availability in ecological uniqueness analyses through calculating expected pairwise compositional dissimilarities for each unique environmental condition. We further used simulations to assess the performance of our methods by randomly generating communities from two hypothetical environments with non‐overlapping species pools. Additionally, we used a dataset of 50 tree communities to demonstrate how environmental availability could impact relationships between environmental conditions and ecological uniqueness in empirical studies. Our simulations revealed that uniqueness metrics based on observed values are sensitive to environmental availability, while our approach correctly concluded that there were no differences among environments under the unbalanced design. Our analysis of tree communities produced divergent conclusions between the two approaches, as increasing slope reduced ecological uniqueness after controlling for their low availability in the dataset only. This suggests that low environmental availability inflated the ecological uniqueness of sites with high slope, which opposed its direct negative effects on ecological uniqueness, leading to a weak relationship based on observed values. To achieve a more mechanistic understanding of ecological uniqueness patterns, the effects of environmental availability must be considered. We recommend that studies use both uncorrected and corrected analyses to identify not only the direct effects of environmental conditions but also the degree to which their availability influences the observed relationships between ecological uniqueness and environment conditions. Our approach should be most necessary and applicable in unbalanced designs, which is a common characteristic in empirical studies.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».