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Enregistrement W6967263006 · doi:10.5061/dryad.th198

Data from: Positive relationships between association strength and phenotypic similarity characterize the assembly of mixed-species bird flocks worldwide

2012· dataset· en· W6967263006 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2012
Typedataset
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMedieval and Classical Philosophy
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNull modelFlockCompetition (biology)ForagingSimilarity (geometry)Association (psychology)HabitatSpatial ecology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Competition theory predicts that communities at small spatial scales should consist of species more dissimilar than expected by chance. We find a strikingly different pattern in a multi-continent dataset (55 presence-absence matrices from 24 locations) on the composition of mixed-species bird flocks, important subunits of local bird communities the world over. Using null models and randomization tests followed by meta-analysis, we find the association strength of species in flocks to be strongly related to similarity in body size and foraging behavior, and higher for congeneric compared with non-congeneric species pairs. Given the small spatial scale of our individual analyses, differences in habitat preferences of species are unlikely to have caused these association patterns; therefore, the patterns are most likely the outcome of species interactions. Extending group-living and social information use theory to a heterospecific context, we discuss potential behavioral mechanisms leading to positive interactions among similar species in flocks as well as ways in which competition costs are reduced. Our findings highlight the need to consider positive interactions along with competition when seeking to explain community assembly.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,014

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 Opus0,190
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,113 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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