Mean Annual Precipitation Explains Spatiotemporal Patterns of Cenozoic Mammal Beta Diversity and Latitudinal Diversity Gradients in North America
Notice bibliographique
Résumé
Spatial diversity patterns are thought to be driven by climate-mediated processes. However, temporal patterns of community composition remain poorly studied. We provide two complementary analyses of North American mammal diversity, using (i) a paleontological dataset (2077 localities with 2493 taxon occurrences) spanning 21 discrete subdivisions of the Cenozoic based on North American Land Mammal Ages (36 Ma--present), and (ii) climate space model predictions for 744 extant mammals under eight scenarios of future climate change. Spatial variation in fossil mammal community structure (β diversity) is highest at intermediate values of continental mean annual precipitation (MAP) estimated from paleosols (∼ 450 mm/year) and declines under both wetter and drier conditions, reflecting diversity patterns of modern mammals. Latitudinal gradients in community change (latitudinal turnover gradients, aka LTGs) increase in strength through the Cenozoic, but also show a cyclical pattern that is significantly explained by MAP. In general, LTGs are weakest when continental MAP is highest, similar to modern tropical ecosystems in which latitudinal diversity gradients are weak or undetectable. Projections under modeled climate change show no substantial change in β diversity or LTG strength for North American mammals. Our results suggest that similar climate-mediated mechanisms might drive spatial and temporal patterns of community composition in both fossil and extant mammals. We also provide empirical evidence that the ecological processes on which climate space models are based are insufficient for accurately forecasting long-term mammalian response to anthropogenic climate change and inclusion of historical parameters may be essential.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».