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Nossos resultados também contrastam com a afirmação de Magurran (2007) de que o melhor ajuste para assembleias núcleo é a distribuição Log-normal. Nossos dados demonstram que, por apresentar ciclos anuais de diversidade, o melhor ajuste da DAE pode depender da época do ano na qual os dados são coletados. Magurran (2007) também sugeriu que a outra parte da comunidade, a assembleia composta pelas espécies infrequentes, é melhor descrita pela distribuição Log-series. O quanto esta previsão é corroborada pelos nossos dados é motivo para futuras investigações.   Nossos resultados temporais são equivalentes aos encontrados por Dornelas et al. (2006), cujos valores de similaridade entre comunidades de corais têm uma similaridade menor e mais variável ao longo do espaço do que modelos neutros podem produzir. De maneira contrastante, já foi sugerido que sob uma dinâmica neutra se esperaria encontrar menor similaridade entre comunidades ao longo do tempo e do espaço do que sob uma dinâmica de nicho (Hubbell 2001, Dornelas et al. 2006). No caso do nosso modelo neutro, é provável que a equivalência demográfica entre espécies nas taxas de entrada e saída faça com que mudanças na rotatividade de espécies sejam muito lentas. Isso pois mudanças no ranque dependem de mudanças no parâmetro nos tamanhos relativos das superpopulações  de superpopulação, os cada espécie, as  quais demorariam em ocorrer sob uma dinâmica sujeita apenas aos efeitosamostrais  da deriva ecológica. Foi sugerido na literatura que métricas de diversidade que não rastreiam ranques de abundância, tal como índices de diversidade e ajustes de DAE, têm aplicação limitada para detectarmais facilmente  mudanças na comunidade do que métricas que rastreiam a identidade das espécies  (Magurran 2007, Mac Nally 2007). Nossos resultados, no entanto, encontraram variações cíclicas semelhantes entre ambos os tipos de métrica, sugerindo que o uso de métricas que não rastreiam ranques não devem ser descartadas de imediato. Por fim, nossos dados indicam que dados de diversidade baseados em abundâncias cruas, especialmente no que se refere a métricas de similaridade entre DAE em função do intervalo de tempo entre elas, podem revelar padrões temporais semelhantes aos revelados por dados que levam em conta probabilidades de detecção variáveis.