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Enregistrement W4389570235 · doi:10.1111/ele.14336

Hill–Chao numbers allow decomposing gamma multifunctionality into alpha and beta components

2023· article· en· W4389570235 sur OpenAlexaff
Anne Chao, Chun‐Huo Chiu, Kai‐Hsiang Hu, Fons van der Plas, Marc W. Cadotte, Oliver Mitesser, Simon Thorn, Akira Mori, Michael Scherer‐Lorenzen, Nico Eisenhauer, Claus Bässler, Benjamin M. Delory, Heike Feldhaar, Andreas Fichtner, Torsten Hothorn, Marcell K. Peters, Kerstin Pierick, Goddert von Oheimb, Jörg Müller

Notice bibliographique

RevueEcology Letters · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésBiodiversityEcosystemBeta diversityEcologyHomogenization (climate)AnthropoceneDecompositionGamma diversityEcosystem servicesScale (ratio)Environmental resource managementWeightingGeographyEnvironmental scienceBiologyCartographyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biodiversity-ecosystem functioning (BEF) research has provided strong evidence and mechanistic underpinnings to support positive effects of biodiversity on ecosystem functioning, from single to multiple functions. This research has provided knowledge gained mainly at the local alpha scale (i.e. within ecosystems), but the increasing homogenization of landscapes in the Anthropocene has raised the potential that declining biodiversity at the beta (across ecosystems) and gamma scales is likely to also impact ecosystem functioning. Drawing on biodiversity theory, we propose a new statistical framework based on Hill-Chao numbers. The framework allows decomposition of multifunctionality at gamma scales into alpha and beta components, a critical but hitherto missing tool in BEF research; it also allows weighting of individual ecosystem functions. Through the proposed decomposition, new BEF results for beta and gamma scales are discovered. Our novel approach is applicable across ecosystems and connects local- and landscape-scale BEF assessments from experiments to natural settings.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,227 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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