Partitioning the variation in African vertebrate distributions into environmental and spatial components – exploring the link between ecology and biogeography
Notice bibliographique
Résumé
There has been a proliferation of studies aimed at predicting the distributions of species from environmental variables despite evidence that spatial interpolation or spatially‐constrained mechanistic models have comparable explanatory power. Moreover, the processes behind environmental and spatial correlations – and their interactions – remain elusive. Here, we examined geographic patterns in the amount of variation explained by environmental correlation and exogenous or endogenous spatial autocorrelation for 4423 terrestrial vertebrate species in Africa using variation partitioning analysis. We also tested the effects of range size and taxonomic class on the relative importance of environmental and spatial correlations, and contrasted empirical patterns to two environmentally‐neutral models to identify potential underlying environmental and spatial mechanisms. Results showed that geographic range size was associated with environmental and spatial variation components in ways that where qualitatively indistinguishable from environmentally‐neutral species with constrained dispersal, suggesting that proportions of variation are due to range cohesiveness rather than other ecological processes. As a consequence, large‐scale patterns of biodiversity should be studied cautiously due to the difficulty of obtaining evidence of causal mechanistic links between species distributions and spatio‐environmental gradients. However, we also uncovered ecologically‐meaningful patterns in the residuals of the relationship between range size and the respective variation components, which differed among vertebrate classes. Moreover, these patterns coincided with contemporary biogeographical regions. This study, therefore, demonstrates that it is possible to extract meaningful environmental and spatial associations that potentially link ecological and biogeographical processes.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».