Multiregional comparison of the ecological and phylogenetic structure of butterfly species richness gradients
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim To examine butterfly species richness gradients in seven regions/countries and to quantify geographic mean root distance (MRD) patterns. My primary goal is to determine the extent to which an explanation for butterfly richness patterns based on tropical niche conservatism and the evolution of cold tolerance, proposed for the fauna of Canada and the USA, applies to other parts of the world. Location USA/Canada, Mexico, Europe/NW Africa, Transbaikal Siberia, Chile, South Africa and Australia. Methods Digitized range maps for butterfly species in each region were used to map richness patterns in summer (for all areas) and winter (for USA/Canada, Europe/NW Africa and Australia). A phylogeny resolved to subfamily was used to map the geographic MRD patterns. Regression trees and general linear models examined climatic and vegetation correlates of species richness and MRD within and among regions. Results Various combinations of climate and vegetation were strong predictors of species richness gradients within regions, but unresolved ‘regional’ factors contributed to the multiregional pattern. Regionally based differences in phylogenetic structure also exist, but MRD is negatively correlated with temperature both within and across areas. MRD patterns consistent with tropical niche conservatism occur in most areas. With a possible partial exception of Mexico, faunas in cold climates and in mountains are more derived than faunas in lowlands and tropical/subtropical climates. In USA/Canada, Europe and Australia, winter faunas are more derived than summer faunas. Main conclusions The phylogenetic pattern previously found in the USA and Canada is widespread in both the Northern and Southern Hemispheres, and niche conservatism and the evolution of cold tolerance is the likely explanation for the development of the global butterfly species richness gradient over evolutionary time. Contemporary climate also influences species richness patterns but is unlikely to be a complete explanation globally. The importance of climate is also manifested in the seasonal loss of more basal butterfly elements outside the tropics in winter.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».