A network-based methodology to reconstruct biodiversity based on interactions with indicator species
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The relationship between species presence, biodiversity reconstruction, and latitudinal gradients is a complex and multifaceted topic that has been the subject of extensive research in ecology. Recent studies have provided valuable insights into the patterns and drivers of these phenomena. Also, with the ongoing decline in biodiversity, there is a need for efficient field monitoring techniques. Indicator species (IS) emerged as a promising tool to monitor diversity because their presence indicates a maximum number of conditionally co-occurring species. We aim to assess the effectiveness of IS for biodiversity reconstruction implicitly based on their co-occurrence with other species through a network-based methodology. The IS are identified based on various network metrics and the likelihood of species’ occurrences is computed based on (1) their conditional occurrence probability with IS and (2) the occurrence probability of IS. We test the approach with field observations of birds in the Côte-Nord region of Québec. From our methodology, the climate latitudinal gradient plays a significant role on the alternation in composition of IS with an almost complete turnover between northern and southern networks. The latitudinal gradient impacts also the nature of the inter-specific interactions with more avoidance relationship toward the Tropics and more cooperation liaisons toward the north. Regarding the effectiveness in the reconstruction of assemblages occurrence, we observe a strong negative correlation ( r ≤ − 0.95) between the percentage of sites occupied and the dissimilarity between the original and the estimated occurrences. More precisely, species must be present in more than 29% and 33% of northern and southern sites to recover well from its co-occurrence with IS. Therefore, it is more challenging to reconstruct biodiversity in communities closet to Tropics due to higher complex interactions and interspecific competition in these areas, which make it more difficult to infer community composition. In conclusion, our method demonstrates that it is possible to predict local species assemblages based on their implicit interactions with local IS. Nevertheless, the relatively low success of less present species illustrates the need for further theoretical development to reconstruct biodiversity, mainly to recover the occurrence of rare species.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».