Unraveling Amazon tree community  assembly using Maximum  Information Entropy: a quantitative  analysis of tropical forest ecology

Pos, Edwin; Ferreira, Leandro Valle; et al

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Campo DC	Valor	Idioma
dc.creator	Pos, Edwin	-
dc.creator	Ferreira, Leandro Valle	-
dc.creator	et al	-
dc.date.accessioned	2025-05-12T17:31:58Z	-
dc.date.available	2025-01-06	-
dc.date.available	2025-05-12T17:31:58Z	-
dc.date.issued	2023-02-17	-
dc.identifier.citation	POS, Edwin et al. Unraveling Amazon tree community assembly using Maximum Information Entropy: a quantitative analysis of tropical forest ecology. Nature - scientific reports, v. 13, n. 01, p. 2859, 2023.	pt_BR
dc.identifier.issn	2045-2322	pt_BR
dc.identifier.uri	https://repositorio.museu-goeldi.br/handle/mgoeldi/2738	-
dc.description.abstract	Em uma época de rápidas mudanças globais, a questão sobre o que determina os padrões na distribuição da abundância das espécies permanece uma prioridade para a compreensão da dinâmica complexa dos ecossistemas. A maximização da entropia da informação sob restrições fornece uma estrutura para a compreensão dessa dinâmica complexa de sistemas por meio de uma análise quantitativa de restrições importantes por meio de previsões usando distribuições de probabilidade menos tendenciosas. Aplicamos essa abordagem a mais de dois mil hectares de inventários de árvores da Amazônia em sete tipos de floresta e treze características funcionais, representando os principais eixos globais das estratégias de plantas. Os resultados mostram que as restrições formadas pelas abundâncias relativas regionais dos gêneros explicam oito vezes mais as abundâncias relativas locais do que as restrições baseadas na seleção direcional para características funcionais específicas, embora estas últimas mostrem sinais claros de dependência ambiental. Esses resultados fornecem uma visão quantitativa por inferência a partir de dados de larga escala usando métodos interdisciplinares, aprofundando nossa compreensão da dinâmica ecológica.	pt_BR
dc.language	eng	pt_BR
dc.publisher	Museu Paraense Emílio Goeldi	pt_BR
dc.relation.ispartof	Nature - Scientifc Reports	pt_BR
dc.rights	Acesso Aberto	pt_BR
dc.subject	Ecology	pt_BR
dc.subject	Rainforest - Amazon	pt_BR
dc.subject	Maximum Information Entropy	pt_BR
dc.subject	Quantitative Analysis	pt_BR
dc.title	Unraveling Amazon tree community assembly using Maximum Information Entropy: a quantitative analysis of tropical forest ecology	pt_BR
dc.title.alternative	Desvendando a montagem da comunidade de árvores da Amazônia usando Máxima Entropia da Informação: uma análise quantitativa da ecologia das florestas tropicais	pt_BR
dc.type	Artigo de Periódico	pt_BR
dc.citation.volume	13	pt_BR
dc.citation.issue	01	pt_BR
dc.citation.spage	2859	pt_BR
dc.description.resumo	In a time of rapid global change, the question of what determines patterns in species abundance distribution remains a priority for understanding the complex dynamics of ecosystems. The constrained maximization of information entropy provides a framework for the understanding of such complex systems dynamics by a quantitative analysis of important constraints via predictions using least biased probability distributions. We apply it to over two thousand hectares of Amazonian tree inventories across seven forest types and thirteen functional traits, representing major global axes of plant strategies. Results show that constraints formed by regional relative abundances of genera explain eight times more of local relative abundances than constraints based on directional selection for specifc functional traits, although the latter does show clear signals of environmental dependency. These results provide a quantitative insight by inference from large-scale data using cross-disciplinary methods, furthering our understanding of ecological dynamics.	pt_BR
dc.publisher.country	Brasil	pt_BR
dc.publisher.initials	MPEG	pt_BR
dc.subject.cnpq	CNPQ::CIENCIAS BIOLOGICAS::BOTANICA	pt_BR
Aparece nas coleções:	Botânica - Artigos Publicados em Periódicos

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