Tropical mammal functional diversity increases with productivity but decreases with anthropogenic disturbance
Notice bibliographique
Résumé
A variety of factors can affect the biodiversity of tropical mammal communities, but their relative importance and directionality remain uncertain. Previous global investigations of mammal functional diversity have relied on range maps instead of observational data to determine community composition. We test the effects of species pools, habitat heterogeneity, primary productivity and human disturbance on the functional diversity (dispersion and richness) of mammal communities using the largest standardized tropical forest camera trap monitoring system, the Tropical Ecology Assessment and Monitoring (TEAM) Network. We use occupancy values derived from the camera trap data to calculate occupancy-weighted functional diversity and use Bayesian generalized linear regression to determine the effects of multiple predictors. Mammal community functional dispersion increased with primary productivity, while functional richness decreased with human-induced local extinctions and was significantly lower in Madagascar than other tropical regions. The significant positive relationship between functional dispersion and productivity was evident only when functional dispersion was weighted by species' occupancies. Thus, observational data from standardized monitoring can reveal the drivers of mammal communities in ways that are not readily apparent from range map-based studies. The positive association between occupancy-weighted functional dispersion of tropical forest mammal communities and primary productivity suggests that unique functional traits may be more beneficial in more productive ecosystems and may allow species to persist at higher abundances.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».