Exploring the proportion of rarity in tropical insects: evaluating hypotheses and variables
Notice bibliographique
Résumé
Theoretical models suggest that rare species in a community should be few, but empirical evidence indicates the opposite in insect communities. We reviewed 1170 articles for suitable datasets and selected 100 publications with 140 datasets for our rarity analysis. The objective was to estimate the rarity percentage among insects and whether this value is related to positional, methodological, environmental, or variables intrinsic to the communities. Information was found for eight insect orders, of which Hymenoptera and Coleoptera were the most studied. The authors of 70% of the articles did not discuss hypotheses explaining the observed percentage of rare species. In the remaining, the most discussed hypotheses were undersampling (10%), distribution range (15%), study group phenology (4%), and diffusive rarity (1%). Only two studies tested hypotheses of rarity. In 66 datasets, the proportion of rare species was between 11% and 30%; in 70 datasets, this proportion was higher. The greatest effects on species rarity were sample coverage, abundance, and richness. The study of rarity remains a critical problem in community ecology; this study shows that the issues are not solely based on methodological limitations like undersampling but need deeper conceptual and empirical approaches.
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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 | 0,149 | 0,305 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».