General Linear Models (GLMs) were u

General Linear Models (GLMs) were used to detect the effects of explanatory variables (fragmentation metrics and tree community attributes) on the response variables (dung beetle species richness, abundance and average species body mass).In our models we used scores of richness in forest fragments after standardizing for differences in abundance with individual-based rarefaction analysis

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

แบบจำลองเชิงเส้นทั่วไป (GLMs) ถูกใช้เพื่อตรวจหาผลกระทบของตัวแปรอธิบาย (กระจายตัววัดและต้นไม้ชุมชนคุณลักษณะ) ตัวแปรตอบสนอง (ด้วงมูลชนิดพันธุ์ความอุดมสมบูรณ์ ความอุดมสมบูรณ์ และค่าเฉลี่ยมวลของร่างกาย) ในรุ่นของเรา เราใช้คะแนนของความเข้มข้นในส่วนของป่าหลังมาตรฐานความแตกต่างมากมายกับ rarefaction คะแนนบุคคลวิเคราะห์

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ทั่วไปเป็น Linear รุ่น (GLMs) ถูกนำมาใช้ในการตรวจสอบผลกระทบของตัวแปรอธิบาย (ตัวชี้วัดการกระจายตัวของชุมชนและแอตทริบิวต์ต้นไม้) กับตัวแปรการตอบสนอง (ด้วงมูลสัตว์ชนิดความร่ำรวยและความอุดมสมบูรณ์มวลกายชนิดเฉลี่ย) ในรูปแบบของเราที่เราใช้คะแนนของความร่ำรวยใน เศษป่าหลังจากมาตรฐานสำหรับความแตกต่างในความอุดมสมบูรณ์ที่มีการวิเคราะห์เจือบุคคลตาม

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ตัวแบบเชิงเส้นทั่วไป ( glms ) ถูกใช้เพื่อตรวจสอบผลของตัวแปรอธิบาย ( ตัวชี้วัดการต้นไม้คุณลักษณะชุมชน ) ในการตอบสนองตัวแปร ( ด้วงมูลสัตว์ชนิด ความมั่งคั่ง อุดมสมบูรณ์ และมีชนิดมวลกาย ) ในรุ่นของเรา เราใช้คะแนนของความร่ำรวยในเศษป่าหลังมาตรฐานสำหรับความแตกต่างในความอุดมสมบูรณ์ด้วยบุคคลจากการวิเคราะห์ rarefaction