Features and distribution patterns of Chinese endemic seed plant species
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We compiled and identified a list of Chinese endemic seed plant species based on a large number of published references and expert reviews. The characters of these seed plant species and their distribution patterns were described at length. China is rich in endemic seed plants, with a total of 14 939 species (accounting for 52.1% of its total seed plant species) belonging to 1584 genera and 191 families. Temperate families and genera have a significantly higher proportion of endemism than cosmopolitan and tropical ones. The most primitive and derived groups have significantly higher endemism than the other groups. The endemism of tree, shrub, and liana or vine is higher than that of total species; in contrast, the endemism of herb is lower than that of total species. Geographically, these Chinese endemic plants are mainly distributed in Yunnan and Sichuan provinces, southwest China. Species richness and proportion of these endemic plants decrease with increased latitude and have a unimodal response to altitude. The peak value of proportion of endemism is at higher altitudes than that of total species and endemic species richness. The proportions of endemic shrub, liana or vine, and herb increase with altitude and have a clear unimodal curve. In contrast, the proportion of tree increases with altitude, with a sudden increase at ∼4000 m and has a completely different model. To date, our study provides the most comprehensive list of Chinese endemic seed plant species and their basic composition and distribution features.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».