The use of functional diversity analyses in ecology has grown exponent的简体中文翻译

The use of functional diversity ana

The use of functional diversity analyses in ecology has grown exponentially over the past two decades, broadening our understanding of biological diversity and its change across space and time. Virtually all ecological sub-disciplines recognise the critical value of looking at species and communities from a functional perspective, and this has led to a proliferation of methods for estimating contrasting dimensions of functional diversity. Differences between these methods and their development generated terminological inconsistencies and confusion about the selection of the most appropriate approach for addressing any particular ecological question, hampering the potential for comparative studies, simulation exercises and meta-analyses. Two general mathematical frameworks for estimating functional diversity are prevailing: those based on dissimilarity matrices (e.g. Rao entropy, functional dendrograms) and those relying on multidimensional spaces, constructed as either convex hulls or probabilistic hypervolumes. We review these frameworks, discuss their strengths and weaknesses and provide an overview of the main R packages performing these calculations. In parallel, we propose a way for organising functional diversity metrics in a unified scheme to quantify the richness, divergence and regularity of species or individuals under each framework. This overview offers a roadmap for confidently approaching functional diversity analyses both theoretically and practically. A free Plain Language Summary can be found within the Supporting Information of this article.
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在过去的二十年里,功能多样性分析在生态学中的应用呈指数级增长,拓宽了我们对生物多样性及其在空间和时间上的变化的理解。几乎所有生态子学科都认识到从功能角度看待物种和群落的关键价值,这导致了估计功能多样性对比维度的方法的激增。这些方法及其发展之间的差异产生了术语上的不一致和对选择最合适的方法来解决任何特定生态问题的混淆,从而阻碍了比较研究、模拟练习和荟萃分析的潜力。两种用于估计功能多样性的通用数学框架是普遍存在的:那些基于相异矩阵(例如 Rao 熵、功能树状图)和那些依赖于多维空间的那些,构造为凸包或概率超体积。我们回顾了这些框架,讨论了它们的优缺点,并概述了执行这些计算的主要 R 包。同时,我们提出了一种在统一方案中组织功能多样性指标的方法,以量化每个框架下物种或个体的丰富度、差异性和规律性。本概述为从理论上和实践上自信地进行功能多样性分析提供了路线图。可以在本文的支持信息中找到免费的简明语言摘要。构造为凸包或概率超体积。我们回顾了这些框架,讨论了它们的优缺点,并概述了执行这些计算的主要 R 包。同时,我们提出了一种在统一方案中组织功能多样性指标的方法,以量化每个框架下物种或个体的丰富度、差异性和规律性。本概述为从理论上和实践上自信地进行功能多样性分析提供了路线图。可以在本文的支持信息中找到免费的简明语言摘要。构造为凸包或概率超体积。我们回顾了这些框架,讨论了它们的优缺点,并概述了执行这些计算的主要 R 包。同时,我们提出了一种在统一方案中组织功能多样性指标的方法,以量化每个框架下物种或个体的丰富度、差异性和规律性。本概述为从理论上和实践上自信地进行功能多样性分析提供了路线图。可以在本文的支持信息中找到免费的简明语言摘要。我们提出了一种在统一方案中组织功能多样性指标的方法,以量化每个框架下物种或个体的丰富性、差异性和规律性。本概述为从理论上和实践上自信地进行功能多样性分析提供了路线图。可以在本文的支持信息中找到免费的简明语言摘要。我们提出了一种在统一方案中组织功能多样性指标的方法,以量化每个框架下物种或个体的丰富性、差异性和规律性。本概述为从理论上和实践上自信地进行功能多样性分析提供了路线图。可以在本文的支持信息中找到免费的简明语言摘要。
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在过去二十年中,功能多样性分析在生态学中的应用呈指数级增长,拓宽了我们对生物多样性及其跨时空变化的理解。几乎所有生态学子学科都认识到从功能角度看待物种和群落的关键价值,这导致了估算功能多样性对比维度的方法激增。这些方法及其发展之间的差异导致了术语上的不一致和关于选择最合适的方法来解决任何特定生态问题的混乱,阻碍了比较研究、模拟练习和元分析的潜力。估计功能多样性的两种通用数学框架是普遍存在的:基于相异矩阵的框架(如Rao熵、功能树状图)和基于多维空间的框架(构造为凸包或概率超体积)。我们回顾了这些框架,讨论了它们的优缺点,并概述了执行这些计算的主要R包。同时,我们提出了一种在统一方案中组织功能多样性度量的方法,以量化每个框架下物种或个体的丰富度、差异性和规律性。本概述为从理论和实践上自信地进行功能多样性分析提供了路线图。在本文的支持信息中可以找到一个免费的简明语言摘要。
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在过去的二十年里,功能多样性分析在生态学中的应用呈指数级增长,拓宽了我们对生物多样性及其跨空间和时间变化的理解。几乎所有的生态学分支学科都认识到从功能角度看待物种和群落的重要价值,这导致了评估功能多样性对比维度的方法激增。这些方法之间的差异及其发展产生了术语上的不一致,以及在选择最合适的方法来解决任何特定生态问题方面的混乱,阻碍了比较研究、模拟练习和元分析的潜力。用于估计功能多样性的两种通用数学框架占主导地位:基于相异矩阵(例如拉奥熵、功能树图)的框架和基于多维空间的框架,多维空间被构造为凸包或概率超体积。我们回顾了这些框架,讨论了它们的优缺点,并概述了执行这些计算的主要R包。与此同时,我们提出了一种在统一方案中组织功能多样性度量的方法,以量化每个框架下物种或个体的丰富性、差异性和规律性。这一概述为从理论和实践上自信地进行功能多样性分析提供了路线图。在本文的支持信息中可以找到免费的简单语言摘要。
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