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Enregistrement W6929870454 · doi:10.5061/dryad.rfj6q579r

Source pool diversity and proximity shape the compositional uniqueness of insular mammal assemblages worldwide

2021· dataset· en· W6929870454 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2021
Typedataset
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Clustering Algorithms Research
Établissements canadiensMcGill UniversityConcordia UniversityUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEctothermPopulationVariation (astronomy)Range (aeronautics)Natural (archaeology)Lacertidae

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Islands have been the test bed of several theories in community ecology, biogeography, and evolutionary biology. Progress within these disciplines has given a more comprehensive and mechanistic understanding of the processes governing variation in species richness among islands. However, it remains unclear whether these same processes also explain variation in species and phylogenetic composition among islands. Integrating theory from ecology and biogeography, we infer the roles of dispersal, selection, and stochasticity on the composition of insular assemblages within archipelagos. We further assess the influence of source pool diversity and connectivity on the compositional uniqueness of insular assemblages. Island systems worldwide. We compiled data on species composition of non-volant mammals on ∼200 islands in nine archipelagos distributed worldwide from the literature. We used variation partitioning to quantify the relative influence of the environment (selection) and geographic distance (dispersal) relative to a null model (stochasticity, randomness) on taxonomic and phylogenetic compositional turnover within archipelagos. We then used a linear mixed model to gain further insight into the underlying mechanisms shaping variation in assemblage composition among islands at a global scale. Specifically, we assessed the influence of source pool diversity, isolation from the source pool, and island characteristics on compositional uniqueness. Our results suggest that within-archipelago variation in the composition of insular mammal assemblages is associated with stochastic or unmeasured processes rather than abiotic selection or dispersal limitation. The diversity and proximity of the source pool, as well as some island characteristics, explained variation in phylogenetic, but not taxonomic, compositional uniqueness globally. Within archipelagos, the largely unexplained variation in compositional turnover points to the overwhelming influence of extinction mediated by ecological drift or other stochastic processes, which obscures or overrides the signature of selection and/or dispersal. Globally, isolated islands associated with highly diverse source pools exhibit high phylogenetic uniqueness whereas well-connected islands associated with small source pools show the opposite trend. Phylogenetically unique assemblages also tend to occur on islands with a small elevational span and low annual temperature variation. Taken together, our results suggest that source pool diversity, along with the potential for colonization from those pools, plays an important role in shaping the composition of insular mammal assemblages worldwide.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Science ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,255
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0040,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0040,026
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,222 · 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