Notice bibliographique
Résumé
Imperfect detection is a form of sampling error that can bias measurements of species occurrence and is widely known to bias measures of local (α) and regional (γ) diversity. However, it is less well known how imperfect detection affects estimates of β diversity, the variation in species composition among sites, especially when incorporating species traits and evolutionary histories. Using a decade of avian monitoring data collected across 36 subtropical islands, occupancy model was applied to correct imperfect detection and to quantify its impact on taxonomic, functional, and phylogenetic β diversity in relation to island area and isolation. To assess the broader generality of these patterns, simulations were conducted incorporating multiple ecological and sampling drivers, including survey design and community structure. Both empirical and simulated analyses revealed that imperfect detection consistently led to overestimates of taxonomic, functional, and phylogenetic β diversity, primarily due to the under-detection of shared species, which, in turn, obscured diversity relationships with island attributes. In the empirical dataset, the extent of overestimation increased with greater differences in island area, whereas simulations demonstrated that repeated surveys per site effectively reduced this bias. Collectively, these findings establish a general framework explaining how imperfect detection systematically biases all facets of β diversity by altering observed species composition. This mechanism offers broad applicability across various biological taxa and ecological systems, enhancing the accuracy of biodiversity measurements, particularly functional and phylogenetic diversity. Given the importance of β diversity in understanding spatial and temporal community turnover, it is imperative to prioritize its accurate quantification.
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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 | 0,009 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».