Island biogeography through the lens of multiscale metapopulation dynamics: insights into species-area relationships
Notice bibliographique
Résumé
Abstract While island biogeography focuses on species richness equilibrium driven by immigration and extinction, and metapopulation theory examines single-species dynamics across fragmented habitats, their interplay remains poorly understood. In particular, the species-area relationship remains a subject of ongoing debate, yet there are limited theoretical foundations to explain it. To address this, we developed a multiscale stochastic metapopulation model to investigate diversity patterns on islands, bridging the gap between island biogeography and metapopulation theory. Our model integrates regional colonization from a mainland with local colonization-extinction processes within islands at the single-species level, then extends this to multiple, independent species. By analyzing the stationary properties of this model, we generate novel predictions of Species Area Relationship (SAR) based on local extinction rates, within-island colonization rates, and mainland immigration rates. We demonstrate how the interplay of these parameters influences the relationship, predicting patterns that can resemble either the power-law of Arrhenius or the semi-logarithmic relationship of Gleason, depending on the relative importance of mainland immigration versus within-island dynamics, and on the nature of the species abundance distribution in the mainland. This unified framework offers new insights into the mechanisms driving species richness and distribution across spatial scales, providing a more holistic understanding of biodiversity patterns in fragmented landscapes.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».