Endemic species have highly integrated phenotypes, environmental distributions and phenotype–environment relationships
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim Why are some species geographically restricted? Ecological explanations suggest that endemic species may have restricted distributions because limited phenotypic variability results in narrow niches. However, studying variability of traits independently may not fully explain the interactions within and between complex phenotypes and environments. Here, we hypothesize that endemic species are restricted to a narrow range of habitats due to strong phenotypic integration (i.e. strong correlations among traits), strong environmental integration (i.e. strong correlations among the environments occupied) and strong correlations among trait–environment combinations. Location The Kerguelen Islands, sub‐Antarctic. Methods We measured flowering phenology, multiple morphological characters, and species distribution along three abiotic environmental gradients (elevation, soil moisture and soil salinity) in 14 plant species whose distributions range from strictly endemic to cosmopolitan. Results We found that for individual species, trait means and variances were independent of endemism, but that endemics occupied higher and less variable microhabitats. However, phenotypic integration, environmental integration along the three gradients, and the strength of trait–environment correlations all increased with the level of species endemism. Main conclusions Higher levels of integration within and between phenotypes and environments are associated with more restricted geographical ranges in the species studied. In endemic species phenotypic integration may explain range contraction during the taxon cycle and reduce the ability to adapt to novel microhabitats formed as a result of environmental change.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,043 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».