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J-GLOBAL ID：202002227549609342   整理番号：20A0656760

高ベータ多様性コミュニティデータにおける情報損失の解決策【JST・京大機械翻訳】

Solutions for loss of information in high-beta-diversity community data

著者 (1件)： Smith Robert J. (Department of Botany and Plant Pathology, Oregon State University, 2082 Cordley Hall, Corvallis, OR, 97331, USA)
資料名： Methods in Ecology and Evolution  (Methods in Ecology and Evolution)
巻： 8  号： 1  ページ： 68-74  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2682A  ISSN： 2041-210X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： サンプルユニット間の組成類似性を測定する非類似性測度は,生態学的勾配に沿った距離の増加とともに情報を失う傾向がある。この望ましくない特性は,特に高ベータ多様性コミュニティデータにおいて一般的であるが,多変量属性(例えば種組成)を基礎とする勾配に関係づけるとき,それはほとんど知られていない。1000のシミュレーションと14の実際のコミュニティデータセットを用いて,多変量勾配解析からの結果に及ぼす7つの非類似性調整法(プラス1ベースライン法)の影響を評価するために,系統的にベータ多様性を変化させた。性能は,環境距離と環境距離の相関により,環境距離に対する非類似性をプロットすることによって決定され,既知の環境グリッド構造による順序のProcrustean一致によって決定された。すべての方法の性能は狭いニッチとして減少し,より大きな競争非対称性はより大きなβ-多様性をもたらした。シミュレーションデータにより,共同発生確率(Beals平滑化,Swan法)に基づく方法は,情報損失問題を最も効果的に解決し,3段階交差法(Shortest経路,Extended,Geodesec)に従った。CYおよび拡散法は,非修飾Bray-Curtis非類似性を上回らなかった。実際のコミュニティデータセットにより,Beals,Shortest経路および拡張法が優れていた。多くの対の試料ユニットが一般的に少数の種を共有する場合には,非類似性を調整することが推奨されるが,β-多様性が低い場合には,非修飾非類似性はまだ適切である可能性がある。非類似性調整は種の多様性と生態学的目的だけでなく,属性と勾配間の非線形関係がゼロに富む多変量データにおいて期待される他の応用にも適している。Copyright 2020 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *シミュレーション ,  非対称性 ,  高次元 ,  生物多様性 ,  平滑化 ,  測度 ,  生態学 ,  コミュニティ ,  類似性 ,  ターンオーバー ,  基準線
準シソーラス用語： 多変量 ,  種組成 ,  非類似性 ,  *β多様性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (10件)： 距離ベース法 ,  拡張非類似性測度 ,  柔軟な最短経路調整 ,  多様体学習 ,  非線形次元縮小 ,  非計量多次元スケーリング ,  種多様性 ,  種のターンオーバ ,  ステップを越えた非類似性 ,  ゼロ切断問題

分類 (3件)： 植物生態学  (EE02000E) ,  医用情報処理  (JE15030Q) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： ベータ多様性 ,  コミュニティ ,  情報損失 ,  解決策