Simulated glacial and interglacial vegetation across Africa: implications for species phylogenies and trans‐African migration of plants and animals
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The paleoenvironmental context of plant and animal species evolution (including glacial migrations and population separations) is based on a very patchy and incomplete paleo‐phytogeographic record. It was our objective, therefore, to provide an additional source for paleovegetation comparison by presenting simulations from a state‐of‐the‐art fully coupled earth system model (HadCM3LC). We simulated potential paleovegetation distributions following pre‐Industrial and last glacial maximum (LGM) climate forcing for the continent of Africa. Our LGM simulations indicate that tropical broadleaf forest was not severely displaced by expanding grasslands within central Africa, although the outer extent of closed forest decreases, particularly in the north. Our simulations indicate that the structure of glacial forests may have been much different from today, in that LGM simulations indicate that forests were likely characterized by lower leaf area indexes, lower tree heights and lower vegetation carbon content. On the other hand, warmer interglacial climate (like our pre‐Industrial climate scenario) results in simulated expansion of tropical forest from coast to coast across central Africa that we postulate could have acted as a barrier to plant and animal species migrations. We suggest that our modeling experiments have implications for the interpretation of phylogenetic data, including that of our own species, Homo sapiens sapiens .
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».