Elevational Gradient in Species Richness Pattern of Epigaeic Beetles and Underlying Mechanisms at East Slope of Balang Mountain in Southwestern China
Notice bibliographique
Résumé
We report on the species richness patterns of epigaeic beetles (Coleoptera: Carabidae and Staphylinidae) along a subtropical elevational gradient of Balang Mountain, southwestern China. We tested the roles of environmental factors (e.g. temperature, area and litter cover) and direct biotic interactions (e.g. foods and antagonists) that shape elevational diversity gradients. Beetles were sampled at 19 sites using pitfall traps along the studied elevational gradient ranging from 1500 m-4000 m during the 2004 growing season. A total of 74416 specimens representing 260 species were recorded. Species richness of epigaeic beetles and two families showed unimodal patterns along the elevational gradient, peaking at mid-elevations (c. 2535 m), and the ranges of most beetle species were narrow along the gradient. The potential correlates of both species richness and environmental variables were examined using linear and second order polynomial regressions. The results showed that temperature, area and litter cover had strong explanatory power of beetle species richness for nearly all richness patterns, of beetles as a whole and of Carabidae and Staphylinidae, but the density of antagonists was associated with species richness of Carabidae only. Multiple regression analyses suggested that the three environmental factors combined contributed most to richness patterns for most taxa. The results suggest that environmental factors associated with temperature, area and habitat heterogeneity could account for most variation in richness pattern of epigaeic beetles. Additionally, the mid-elevation peaks and the small range size of most species indicate that conservation efforts should give attention to the entire gradient rather than just mid-elevations.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».