Multifaceted diversity–area relationships reveal global hotspots of mammalian species, trait and lineage diversity
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To define biome-scale hotspots of phylogenetic and functional mammalian biodiversity (PD and FD, respectively) and compare them to 'classical' hotspots based on species richness (SR) only. LOCATION: Global. METHODS: SR, PD & FD were computed for 782 terrestrial ecoregions using distribution ranges of 4616 mammalian species. We used a set of comprehensive diversity indices unified by a recent framework that incorporates the species relative coverage in each ecoregion. We build large-scale multifaceted diversity-area relationships to rank ecoregions according to their levels of biodiversity while accounting for the effect of area on each diversity facet. Finally we defined hotspots as the top-ranked ecoregions. RESULTS: While ignoring species relative coverage led to a relative good congruence between biome top ranked SR, PD and FD hotspots, ecoregions harboring a rich and abundantly represented evolutionary history and functional diversity did not match with top ranked ecoregions defined by species richness. More importantly PD and FD hotspots showed important spatial mismatches. We also found that FD and PD generally reached their maximum values faster than species richness as a function of area. MAIN CONCLUSIONS: The fact that PD/FD reach faster their maximal value than SR may suggest that the two former facets might be less vulnerable to habitat loss than the latter. While this point is expected, it is the first time that it is quantified at global scale and should have important consequences in conservation. Incorporating species relative coverage into the delineation of multifaceted hotspots of diversity lead to weak congruence between SR, PD and FD hotspots. This means that maximizing species number may fail at preserving those nodes (in the phylogenetic or functional tree) that are relatively abundant in the ecoregion. As a consequence it may be of prime importance to adopt a multifaceted biodiversity perspective to inform conservation strategies at global scale.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».