Toward a theory of abundance at large spatial scales
Notice bibliographique
Résumé
Fundamentally, ecology is the study of the diversity, distribution, and abundance of organisms.Recent advances in technology coupled with expanding research goals have lead to studies of how the first two of these properties vary over large spatial scales.There has been relatively few cases documenting large scale spatial variation in abundance and very little theoretical development explaining such variation.Yet a general pattern exists: a species is abundant in very few places and rare in most places in its range.Current theory suggests that such a pattern of abundance reflects underlying spatial variation in the environment.In this thesis, I used observational, experimental, theoretical, and statistical approaches to test the type of environmental variation and how such environmental variation combines with interspecific competition to generate spatial variation in abundance.For two species of hummingbirds, I found that different environmental factors related to abundance than to occupancy.Interspecific competition altered spatial variation in abundance in different ways depending on the niche differences among competing species.Interspecific competition also mediated the effect of the environment on abundance by influencing the relative costs and benefits of different hummingbird foraging strategies.I also found that abundance data can be used to predict species' response to climate change because statistical models minimize the noise inherent in abundance datasets.Despite my findings, a theory of abundance is still in its infancy.It is not known whether there is generality in the number and identity of large scale environmental gradients that affect abundance.Similarly, more work needs to be done connecting the small scale interplay between environment, species traits, behaviour, and competition to a broader geographic ii context.There are also dispersal and non-niche based approaches to spatial variation in abundance that need to be reconciled with current theory.In this way, a more general theory relating macroevolutionary dynamics to macroecological patterns can be developed.Résumé L'écologie est l'étude de la diversité, des distributions et des abondances des organismes vivants.Les avancées technologiques récentes couplées à une expansion des objets de recherche ont permis à une étude approfondie de la variation de ces deux premières propriétés sur de très grandes échelles spatiales.Les variations en abondance sont, quant à elles, peu documentées aux grandes échelles spatiales et les développements théoriques correspondant restent limités.Il existe pourtant un pattern prévalent : une espèce donnée est généralement abondante dans une partie extrêmement réduite de sa zone géographique et rare partout ailleurs.Cette observation est aujourd'hui communément expliquée par une variation environnementale sous-jacente.Cette thèse s'appuie sur des approches à la fois empiriques et expérimentales, statistiques et théoriques pour tester le type de variation environnementale ainsi que les interactions entre environnement et compétition interspécifique pouvant générer les variations spatiales en abondances observées.Il est montré que présence-absence et abondance sont affectées par des facteurs environnementaux distincts.Il apparaît en outre que l'effet de la compétition interspécifique dépend des différences de niches entre espèces et module l'impact de l'environnement sur l'abondance en modifiant des coûts et bénéfices relatifs des différentes stratégies d'acquisition iii des ressources.Finalement, la possibilité de prédire les réponses aux changements climatiques grâce aux données d'abondance et à des modèles statistiques minimisant le bruit inhérent à ce type de données est démontrée.Pour autant, une véritable théorie des distributions d'abondance reste à développer.Le nombre, et a fortiori l'identité, des gradients environnements affectant les abondances à grande échelle spatiale sont encore mal connus.Un effort de recherche considérable est ainsi nécessaire pour améliorer la compréhension du lien entre phénomènes locaux, dont l'interaction entre environnement, traits, comportement et compétition, et patterns à grandes échelles.Par ailleurs, l'unification entre approches basées sur la dispersion, négligeant les différences de niches, avec la théorie actuelle doit encore être accomplie pour qu'une véritable théorie générale des dynamiques macro-évolutive et patterns macro-écologiques puisse voir le jour.Traduit par Jurgis Sapijanskas Acknowledgements Brian McGill, my supervisor, was a constant source of inspiration throughout my PhD.One of his words could capture the essence of my thinking.One of his ideas could send me off to explore a subject in new and deeper ways.I greatly respect his work and approach to science and I have grown as an ecologist because of him.He has spawned in me an enthusiasm for the discipline due to his clear sense of the field.My committee of Andy Gonzalez, Luc-Alain Giraldeau, and Murray Humphries kept me on track and they were always available for a quick chat about my work.Marty Lechowicz was exceptionally generous in making me feel iv welcome in his lab and with his lab group.One of the highlights of my PhD career was TAing ENVR 301 and for this I owe gratitude to Colin Chapman.The McGill lab group was as good of a group of peers and friends a student could ever ask for.At times, we spanned three universities or four countries but still managed to trade jokes, advice, and critical analysis.John Donoghue always provided constructive feedback.Julie Messier has been, at times, a housemate, a travel buddy, and, always, a good friend.Peter White, you were alongside me in the whole process and I congratulate you on
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,010 |
| Communication savante | 0,004 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».