Análisis Del Descenso De La Similitud Biótica Con La Distancia Espacial (Distance-Decay) En Ecología De Comunidades Y Biogeografía

Andrés Baselga,Sara Martínez-Santalla,Carola Gómez-Rodríguez

Nova Acta Científica Compostelana（2024）

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Abstract

El descenso de la similitud biótica con la distancia espacial (en inglés, distance-decay) es uno de los patrones universales en Ecología y Biogeografía. Este patrón surge porque cuanto más alejadas están dos comunidades biológicas, menor es el número de especies que tienen en común. Dicho descenso de la similitud con la distancia puede ajustarse mediante modelos estadísticos, que deben ser no lineales (p. ej. Modelos Lineales Generalizados, GLM, con función exponencial o power-law) y tener en cuenta la dependencia por pares de los datos a la hora de calcular la significación del modelo. La dependencia por pares es inherente a los modelos de distance-decay, ya que tanto los valores de similitud biótica como la distancia espacial entre comunidades involucran, para su cálculo, dos comunidades biológicas. Por tanto, una misma comunidad biológica está implicada en el cálculo de varios valores de similitud/distancia, dando lugar a una pseudorreplicación de los datos que viola una asunción básica de muchos tests estadísticos. Este aspecto es de máxima importancia ya que la correcta modelización del patrón de distance-decay es clave para poder inferir los procesos ecológicos, evolutivos o biogeográficos responsables del descenso en la similitud biótica con la distancia

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Pretraining has recently greatly promoted the development of natural language processing (NLP)
We show that M6 outperforms the baselines in multimodal downstream tasks, and the large M6 with 10 parameters can reach a better performance
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The model is scaled to large model with 10 billion parameters with sophisticated deployment, and the 10 -parameter M6-large is the largest pretrained model in Chinese
Experimental results show that our proposed M6 outperforms the baseline in a number of downstream tasks concerning both single modality and multiple modalities We will continue the pretraining of extremely large models by increasing data to explore the limit of its performance

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【要点】：本文提出了一种模型独立的探测^8B太阳能中微子的方法，通过使用三种不同的带电流(CC)、中性流(NC)和弹性散射(ES)相互作用通道，并利用JUNO十年的数据，预计可达到5%的^8B中微子流量、8%的sin^2theta_{12}和20%的Delta m^2_{21}的精度。
【方法】：本研究采用了优化的事件选择和缪子 veto 策略，以大大抑制由意外巧合、缪子诱导的同位素和外部背景引起的背景噪声。
【实验】：实验在Jiangmen Underground Neutrino Observatory (JUNO)进行，使用了^13C核素作为液态闪烁体探测器，数据集为JUNO的十年数据。

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