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Enregistrement W4390879568 · doi:10.1111/ecog.07037

How and why species are rare: towards an understanding of the ecological causes of rarity

2024· article· en· W4390879568 sur OpenAlexafffund
Varina E. Crisfield, F. Guillaume Blanchet, Ciara Raudsepp‐Hearne, Dominique Gravel

Notice bibliographique

RevueEcography · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensWildlife Conservation Society CanadaUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésOccupancyEcologyAbundance (ecology)HabitatRange (aeronautics)GeographyRare speciesTypologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The three‐dimensional rarity typology proposed by Rabinowitz in 1981, based on geographic range, habitat specificity, and local abundance, is among the most widely used frameworks for describing rarity in ecological and conservation research. While this framework is descriptive and is not meant to explain the causes of rarity, recent advances in ecology may be leveraged to add explanatory power. Here we present a macroecological exploration of rarity and its underlying causes. We propose a modification of Rabinowitz's typology to better distinguish between the dimensions of rarity and the ecological processes that drive them, and explore the conservation implications of our modified framework. We propose to add occupancy (the proportion of occupied sites within a species' range) as a rarity axis, and recast habitat specificity as a cause of rarity, thus yielding a modified classification based on range size, occupancy, and local abundance. Under our framework, habitat specialists are no longer considered rare if they are widespread and abundant; we argue that this modification more accurately identifies truly rare species, as habitat specialists may be common if their habitat is abundant. Finally, we draw on the macroecological and theoretical literature to identify the key processes and associated traits that drive each rarity axis. In this respect, we identify four processes (environmental filtering, movement, demography and interactions), and hypothesise that range size and occupancy are primarily driven by environmental filtering and movement, whereas local abundance is more strongly influenced by demography and interactions. We further use ecological theory to hypothesise the conservation concerns associated with each rarity axis, and propose conservation measures that may be suitable for conserving different types of rare species. Our work may provide a basis for developing hypotheses about the causes of rarity of particular focal taxa or groups, and inform the development of targeted conservation strategies.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,266

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)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,198 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations68
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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