Mammal species richness and biogeographic structure at the southern boundaries of the Nearctic region
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We analyzed whether the spatial variation in mammal species richness reflects the southern boundaries of the Nearctic region as previously established by endemism patterns. Records from 710 mammal species were drawn on a map of North America (from Canada and Alaska to Panama) gridded at 4° latitude-longitude. We evaluated the probable existence of unknown species through three richness estimators (Chao2, ICE, and Jack1), modeled the potential distribution of species, and mapped the predicted pattern of species richness through the number of coexisting potential distributions. The poorest grid cells are in the northern areas, whereas the richest ones are in the southern areas, coinciding with the pattern of collecting points. The average richness of 4° grid cells comprising the Nearctic region was 18 species, and the richest 4° grid cells had 150 species, coinciding with the 26° latitude. From the 406 mammal species of the Nearctic region, 104 are restricted to it, and 305 species situated south of it are not distributed in the region. The map of predicted richness shows the classical latitudinal diversity gradient, with the number of species increasing to the tropics. We conclude that the Nearctic region has a low mammal richness, with a richness pattern corresponding with previously described patterns of endemism, with a boundary situated at 26°–30° latitude.
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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 | 0,002 |
| 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) | 0,042 | 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 ».